Innovation from Academia-Industry symbiosis

Anchored on a systemic perspective of innovation and particularly on the triple helix model, which highlights the state, university and companies as central players, this paper aims to discuss the factors that enable or constrain the processes of innovation, using the system thinking approach to understand the academia-industry symbiosis. The paper's empirical section is based on a case study on Portugal's major highway management concessionaire. In order to ensure a "healthy" co-innovation environment, the archetype studied emphasizes the need to implement coordination mechanisms such as communication routines and metrics to monitor collaborative behavior in addition to the need to develop global goals that align the efforts of the partners.

A Eficácia do Programa Fifa 11+ na Prevenção de Lesões em Atletas de Futebol Sub18

Introdução: No futebol, as lesões são da mais fulcral importância pelo que a sua prevenção se revela de extrema pertinência. A FIFA criou o FIFA 11+, um programa de prevenção de lesões, que revelou resultados positivos em equipas jovens tanto femininas como masculinas. No entanto, em Portugal, os resultados da sua implementação são escassos, principalmente em camadas jovens. Objetivo: Estudar a eficácia do programa FIFA 11+ na prevenção de lesões em atletas de futebol – sub 18. Métodos: O presente estudo quasi experimental teve como amostra uma equipa de 24 atletas, divididos voluntariamente em 2 grupos: o grupo experimental (GE) (n=12), e o grupo controlo (GC) (n= 12). Ambos os grupos realizaram os treinos normais sendo o grupo experimental sujeito adicionalmente ao programa FIFA 11+ duas vezes por semana, durante 12 semanas. Foi utilizado ainda o Orchard Sports Injury Classification System (OSICS-10) como sistema de classificação de lesões, sendo estas divididas em graves, moderadas, leves e mínimas. O teste Mann-Whitney foi utilizado para a comparação entre grupos, e o teste de Wilcoxon para a comparação intra grupo. Resultados: Quando comparados o GE com o GC em M0 não se observaram diferenças estatisticamente significativas (p=0.065), no número de lesões entre os grupos. O mesmo se verificou após a implementação do programa FIFA 11+ (p=1,000). Na comparação intra-grupo de M0 e M1 o grupo controlo não apresentou diferenças estatisticamente significativas (p=0,317) enquanto que no grupo experimental se observou que existiam significativamente menos lesões após a implementação do programa. (p=0,025). Conclusão: O programa FIFA 11+ parece ser indicado para a prevenção e diminuição de lesões desportivas em jogadores amadores de equipas sub-18, quando aplicado duas vezes por semana. Apesar disso, para eleger o programa como uma ferramenta de eleição na promoção da saúde, mais estudos são sugeridos utilizando uma amostra maior e se possível num período superior.

Efeitos Imediatos da Mobilização com Movimento na Rotação Medial da Gleno-umeral em Jogadores de Andebol

Introdução: No andebol, o ombro é elevado numa amplitude superior a 90º e move-se com elevada velocidade de execução o que pode originar deslocação anterior da cabeça do úmero e diminuição da rotação medial. A técnica MWM pode ser uma mais valia na correção da falha posicional e recuperação da amplitude de movimento de rotação medial da articulação gleno-umeral. Objetivo: Este estudo teve como objetivo verificar os efeitos imediatos da técnica de MWM na amplitude de movimento de rotação medial da articulação gleno-umeral em jogadores de andebol. Métodos: O presente estudo, duplamente cego, é do tipo experimental. Foram incluídos no estudo 30 indivíduos do sexo masculino, jogadores de andebol, distribuídos, aleatoriamente, em dois grupos de 15, experimental e controlo. Em ambos os grupos foi avaliada a amplitude de movimento da rotação medial da gleno-umeral, em dois momentos, pré e pós intervenção. O grupo experimental foi submetido à técnica de MWM no movimento de rotação medial da gleno-umeral no membro dominante. Ao grupo de controlo, foi solicitada a realização do movimento ativo de rotação medial no membro dominante, o fisioterapeuta manteve os mesmos contactos manuais mas não aplicou pressão na cabeça do úmero. Para a comparação entre os grupos experimental e controlo recorreu-se ao teste de Mann-Whitney e para analisar diferenças entre os dois momentos, para cada grupo, foi utilizado o teste de Wilcoxon. Resultados: Foram encontradas diferenças significativas no grupo experimental e controlo, contudo essa diferença foi superior no grupo experimental. Após a intervenção, o grupo experimental apresentou amplitudes de rotação medial da gleno-umeral significativamente mais elevadas às do grupo de controlo (U=0,50; p <0,001). Conclusão: A técnica de MWM para rotação medial produziu um aumento significativo na amplitude desse movimento.

Gestão Inteligente de uma Habitação considerando o Controlo de Cargas, de Microgeração e Veículos Elétricos em Função do seu Perfil de Utilização

Os consumidores finais são vistos, no novo paradigma da operação das redes elétricas, como intervenientes ativos com capacidade para gerir os seus recursos energéticos, nomeadamente as cargas, as unidades de produção, os veículos elétricos e a participação em eventos de Demand Response. Tem sido evidente um aumento do consumo de energia, sendo que o setor residencial representa uma importante parte do consumo global dos países desenvolvidos. Para que a participação ativa dos consumidores seja possível, várias abordagens têm vindo a ser propostas, com ênfase nas Smart Grids e nas Microgrids. Diversos sistemas têm sido propostos e desenvolvidos com o intuito de tornar a operação dos sistemas elétricos mais flexível. Neste contexto, os sistemas de gestão de instalações domésticas apresentam-se como um elemento fulcral para a participação ativa dos consumidores na gestão energética, permitindo aos operadores de sistema coordenarem a produção mas também a procura. No entanto, é importante identificar as vantagens da implementação e uso de sistemas de gestão de energia elétrica para os consumidores finais. Nesta dissertação são propostas metodologias de apoio ao consumidor doméstico na gestão dos recursos energéticos existentes e a implementação das mesmas na plataforma de simulação de um sistema de gestão de energia desenvolvido para consumidores domésticos, o SCADA House Intelligent Management (SHIM). Para tal, foi desenvolvida uma interface que permite a simulação em laboratório do sistema de gestão desenvolvido. Adicionalmente, o SHIM foi incluído no simulador Multi-Agent Smart Grid Simulation Plataform (MASGriP) permitindo a simulação de cenários considerando diferentes agentes. Ao nível das metodologias desenvolvidas são propostos diferentes algoritmos de gestão dos recursos energéticos existentes numa habitação, considerando utilizadores com diferentes tipos de recursos (cargas; cargas e veículos elétricos; cargas, veículos elétricos e microgeração). Adicionalmente é proposto um método de gestão dinâmica das cargas para eventos de Demand Response de longa duração, considerando as características técnicas dos equipamentos. Nesta dissertação são apresentados cinco casos de estudos em que cada um deles tem diferentes cenários de simulação. Estes casos de estudos são importantes para verificar a viabilidade da implementação das metodologias propostas para o SHIM. Adicionalmente são apresentados na dissertação perfis reais dos vários recursos energéticos e de consumidores domésticos que são, posteriormente, utilizados para o desenvolvimento dos casos de estudo e aplicação das metodologias.

Geocaching como ferramenta de Marketing Digital

O Geocaching é um jogo, criado pela Groundspeak, que consiste em esconder e encontrar objetos geolocalizados conhecidos como geocaches. A busca das geocaches é na realidade uma aventura que promove a vivência de novas experiências, o convívio entre utilizadores, a descoberta de novos espaços na natureza, a realização de jogos em tempo e cenário real, entre outros. Existem geocaches espalhadas por todo o mundo e milhares de utilizadores estão já registados no jogo. Além de passatempo, o Geocaching consegue ser uma ferramenta de marketing digital, quer para a própria Groundspeak, mas também para diferentes empresas/instituições por todo o mundo normalmente associadas à localização das geocaches. A Groundspeak é, naturalmente, a mais beneficiada uma vez que, praticamente sem investir em publicidade, conseguiu que o jogo tenha cada vez mais adeptos. A sua divulgação é essencialmente feita pelos próprios utilizadores, quer através da comunicação direta com um não utilizador, quer através de redes sociais, de eventos organizados, mas também através de outras empresas que desenvolveram aplicações com funcionalidades extra que permitem ao utilizador uma melhor experiência. O objetivo desta dissertação foi o de demonstrar como é que o Geocaching pode ser usado como uma ferramenta de Marketing Digital. Inicialmente, foi analisada a questão do Marketing Digital e das suas ferramentas, focando o Geocaching e a sua dimensão no mundo, explicando os diferentes tipos de caches e de que forma as mesmas podem ser utilizadas como ferramentas de marketing. Como elemento de validação, foi concebida, desenvolvida e validada uma wherigo (um tipo de geocache), que consiste num jogo virtual onde o progresso do jogador depende das tarefas realizadas e da sua movimentação geolocalizada. A wherigo criada no âmbito do projeto é um meio de marketing digital, de divulgação do Castelo de Santa Maria da Feira, realizada de uma forma interativa e divertida, através de questionários, desafios e fantasia. O jogo incita a percorrer os jardins que rodeiam o Castelo bem como o interior do mesmo e permite ainda o acesso dos jogadores ao Castelo com desconto de geocacher na aquisição do ingresso. Os objetivos propostos inicialmente foram completamente cumpridos, sendo que o jogo já se encontra disponível para ser jogado por geocachers e foi por eles avaliado muito positivamente.

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.

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.

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.

Defining Electricity Tariffs Using the Knowledge About the Consumers Profiles in ELECON Project

The increasing importance of the integration of distributed generation and demand response in the power systems operation and planning, namely at lower voltage levels of distribution networks and in the competitive environment of electricity markets, leads us to the concept of smart grids. In both traditional and smart grid operation, non-technical losses are a great economic concern, which can be addressed. In this context, the ELECON project addresses the use of demand response contributions to the identification of non-technical losses. The present paper proposes a methodology to be used by Virtual Power Players (VPPs), which are entities able to aggregate distributed small-size resources, aiming to define the best electricity tariffs for several, clusters of consumers. A case study based on real consumption data demonstrates the application of the proposed methodology.

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.

Adapting Meeting Tools to Agent Decision

Electricity markets are complex environments comprising several negotiation mechanisms. MASCEM (Multi- Agent System for Competitive Electricity Markets) is a simulator developed to allow deep studies of the interactions between the players that take part in the electricity market negotiations. ALBidS (Adaptive Learning Strategic Bidding System) is a multiagent system created to provide decision support to market negotiating players. Fully integrated with MASCEM it considers several different methodologies based on very distinct approaches. The Six Thinking Hats is a powerful technique used to look at decisions from different perspectives. This paper aims to complement ALBidS strategies usage by MASCEM players, providing, through the Six Thinking Hats group decision technique, a means to combine them and take advantages from their different perspectives. The combination of the different proposals resulting from ALBidS’ strategies is performed through the application of a Genetic Algorithm, resulting in an evolutionary learning approach.

Scenarios Generation for Multi-Agent simulation of Electricity Markets based on Intelligent Data Analysis

This document presents a tool able to automatically gather data provided by real energy markets and to generate scenarios, capture and improve market players’ profiles and strategies by using knowledge discovery processes in databases supported by artificial intelligence techniques, data mining algorithms and machine learning methods. It provides the means for generating scenarios with different dimensions and characteristics, ensuring the representation of real and adapted markets, and their participating entities. The scenarios generator module enhances the MASCEM (Multi-Agent Simulator of Competitive Electricity Markets) simulator, endowing a more effective tool for decision support. The achievements from the implementation of the proposed module enables researchers and electricity markets’ participating entities to analyze data, create real scenarios and make experiments with them. On the other hand, applying knowledge discovery techniques to real data also allows the improvement of MASCEM agents’ profiles and strategies resulting in a better representation of real market players’ behavior. This work aims to improve the comprehension of electricity markets and the interactions among the involved entities through adequate multi-agent simulation.

Intelligent Micro Grid Management using a Multi-Agent approach

Recent changes in electricity markets (EMs) have been potentiating the globalization of distributed generation. With distributed generation the number of players acting in the EMs and connected to the main grid has grown, increasing the market complexity. Multi-agent simulation arises as an interesting way of analysing players’ behaviour and interactions, namely coalitions of players, as well as their effects on the market. MASCEM was developed to allow studying the market operation of several different players and MASGriP is being developed to allow the simulation of the micro and smart grid concepts in very different scenarios This paper presents a methodology based on artificial intelligence techniques (AI) for the management of a micro grid. The use of fuzzy logic is proposed for the analysis of the agent consumption elasticity, while a case based reasoning, used to predict agents’ reaction to price changes, is an interesting tool for the micro grid operator.

Stochastic Framework for Strategic Decision-making of Load-serving Entities for Day-ahead Market

The deregulation of electricity markets has diversified the range of financial transaction modes between independent system operator (ISO), generation companies (GENCO) and load-serving entities (LSE) as the main interacting players of a day-ahead market (DAM). LSEs sell electricity to end-users and retail customers. The LSE that owns distributed generation (DG) or energy storage units can supply part of its serving loads when the nodal price of electricity rises. This opportunity stimulates them to have storage or generation facilities at the buses with higher locational marginal prices (LMP). The short-term advantage of this model is reducing the risk of financial losses for LSEs in DAMs and its long-term benefit for the LSEs and the whole system is market power mitigation by virtually increasing the price elasticity of demand. This model also enables the LSEs to manage the financial risks with a stochastic programming framework.