Controling delayed transitions with applications to prevent single species extinctions

A new method is proposed to control delayed transitions towards extinction in single population theoretical models with discrete time undergoing saddle-node bifurcations. The control method takes advantage of the delaying properties of the saddle remnant arising after the bifurcation, and allows to sustain populations indefinitely. Our method, which is shown to work for deterministic and stochastic systems, could generally be applied to avoid transitions tied to one-dimensional maps after saddle-node bifurcations.

Introduction to fractional linear systems. Part 2: discrete-time case

IEE Proceedings - Vision, Image, and Signal Processing, Vol. 147, nº 1

Escalonamento de geradores térmicos com integração de produção eólica: uma abordagem baseada em programação inteira mista

A alta e crescente participação da energia eólica na matriz da produção traz grandes desafios aos operadores do sistema na gestão da rede e planeamento da produção. A incerteza associada à produção eólica condiciona os processos de escalonamento e despacho económico dos geradores térmicos, uma vez que a produção eólica efetiva pode ser muito diferente da produção prevista. O presente trabalho propõe duas metodologias de otimização do escalonamento de geradores térmicos baseadas em Programação Inteira Mista. Pretende-se encontrar soluções de escalonamento que minimizem as influências negativas da integração de energia eólica no sistema elétrico. Inicialmente o problema de escalonamento de geradores é formulado sem considerar a integração da energia eólica. Posteriormente foi considerada a penetração da energia eólica no sistema elétrico. No primeiro modelo proposto, o problema é formulado como um problema de otimização estocástico. Nesta formulação todos os cenários de produção eólica são levados em consideração no processo de otimização. No segundo modelo, o problema é formulado como um problema de otimização determinística. Nesta formulação, o escalonamento é feito para cada cenário de produção eólica e no fim determina-se a melhor solução por meio de indicadores de avaliação. Foram feitas simulações para diferentes níveis de reserva girante e os resultados obtidos mostraram que a alta participação da energia eólica na matriz da produção põe em causa a segurança e garantia de produção devido às características volátil e intermitente da produção eólica e para manter os mesmos níveis de segurança é preciso dispor no sistema de capacidade reserva girante suficiente capaz de compensar os erros de previsão.

Optimal offering strategies for wind power producers considering uncertainty and risk

This paper provides a two-stage stochastic programming approach for the development of optimal offering strategies for wind power producers. Uncertainty is related to electricity market prices and wind power production. A hybrid intelligent approach, combining wavelet transform, particle swarm optimization and adaptive-network-based fuzzy inference system, is used in this paper to generate plausible scenarios. Also, risk aversion is explicitly modeled using the conditional value-at-risk methodology. Results from a realistic case study, based on a wind farm in Portugal, are provided and analyzed. Finally, conclusions are duly drawn.

Visualization of clusters in geo-referenced data using three-dimensional self-organizing maps

Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Estatística e Gestão de Informação

Aplicação de ferramentas de simulação estocástica na área de planeamento de uma empresa de abastecimento de água

No presente trabalho procura-se evidenciar algumas soluções para aplicação de simulação estocástica num contexto de gestão dos ativos, aplicado a um sistema de abastecimento de água, tirando partido da informação disponível sobre a manutenção que vem realizando, ao longo dos anos. Procura-se também descrever como estas metodologias podem ser aplicadas noutros casos, futuramente, beneficiando ainda da recolha de informação de colaboradores da empresa, com experiência no cargo e com elevado conhecimento do funcionamento das infraestruturas. A simulação estocástica é uma área cujas ferramentas podem dar uma preciosa ajuda no processo de tomada de decisão. Por outro lado, as organizações preocupam-se, cada vez mais, com o tema da gestão de ativos e com os custos a si associados, começando a investir mais tempo e dinheiro nessa matéria com o objetivo de delinearem estratégias para aumentar o período de vida útil dos seus ativos e otimizarem os seus investimentos de renovação. Nesse contexto, evidencia-se que um adequado plano de intervenções de manutenção e operação é uma boa metodologia, para garantir a redução de falhas no sistema de abastecimento de uma empresa desse setor, bem como garantir que as infraestruturas se encontram em condições de funcionamento. Contudo, esta abordagem tradicional não será suficiente para garantir as melhores práticas e os objetivos que se pretendem alcançar com uma gestão de ativos atual. O trabalho inclui, ainda, um estudo de caso com que se aplicaram as ferramentas estudadas a um caso real de um grupo de bombagem, de uma das Estações Elevatórias da empresa.

Análise estocástica com recurso a ferramentas informáticas no planeamento de empreitadas de construção

O presente trabalho, desenvolvido sob a orientação do Prof. Jaime Gabriel Silva, centra-se na procura e aplicação de metodologias de planeamento com apoio de ferramentas informáticas de análise de risco, que permitem realizar, em tempo útil, o cálculo dos prazos resultantes de inúmeras combinações possíveis associadas à incerteza das durações das atividades, recorrendo a modelos estocásticos. O trabalho aborda inicialmente o contexto da Gestão na Construção, com particular enfase na Gestão do Risco. Nessa fase inicial, fez-se também um pequeno inquérito a profissionais com diferentes níveis de responsabilidade organizacional e empresas do setor. A parte fundamental do trabalho, incide nos procedimentos a adotar na elaboração do planeamento de empreitadas. Nesta parte do trabalho, introduzem-se os conceitos da análise de risco com recurso a uma ferramenta informática de apoio, o @Risk, que permite a utilização do Método de Monte Carlo, para obtenção de resultados num contexto de uma tomada de decisão baseada no risco. Refira-se que houve vários contactos com o fornecedor do programa, que permitiram tirar partido de outro programa da Palisade, Evolver, direcionado para otimização matemática, podendo ser utilizado, por exemplo, na perspetiva da minimização dos custos, o que pode interessar pela relação destes com as opções adotadas na elaboração do planeamento de empreendimentos. Finalmente, toma-se um exemplo real do planeamento de uma empreitada em execução à data da realização deste trabalho, onde se aplicaram os conceitos desenvolvidos no trabalho, confrontando os resultados com o andamento da obra.

Electrical ageing studies of polymeric insulation for power cables (estudo do envelhecimento eléctrico do isolante polimérico de cabos eléctricos

Dissertação apresentada para obtenção do Grau de Doutor em Engenharia Física - Física Aplicada pela Universidade Nova de Lisboa, Faculdade de Ciências e Tecnologia

Dynamic programming for a Markov-switching jump–diffusion

We consider an optimal control problem with a deterministic finite horizon and state variable dynamics given by a Markov-switching jump–diffusion stochastic differential equation. Our main results extend the dynamic programming technique to this larger family of stochastic optimal control problems. More specifically, we provide a detailed proof of Bellman’s optimality principle (or dynamic programming principle) and obtain the corresponding Hamilton–Jacobi–Belman equation, which turns out to be a partial integro-differential equation due to the extra terms arising from the Lévy process and the Markov process. As an application of our results, we study a finite horizon consumption– investment problem for a jump–diffusion financial market consisting of one risk-free asset and one risky asset whose coefficients are assumed to depend on the state of a continuous time finite state Markov process. We provide a detailed study of the optimal strategies for this problem, for the economically relevant families of power utilities and logarithmic utilities.

Algorithms and methodologies for decision support in energy efficiency on buildings

Dissertação apresentada na faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para a obtenção do grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica e de Computadores

Otimização estocástica para a exploração de centrais de concentração solar considerando incerteza e risco

Dissertação para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Eletrotécnica

Feature Discretization with Relevance and Mutual Information Criteria

Feature discretization (FD) techniques often yield adequate and compact representations of the data, suitable for machine learning and pattern recognition problems. These representations usually decrease the training time, yielding higher classification accuracy while allowing for humans to better understand and visualize the data, as compared to the use of the original features. This paper proposes two new FD techniques. The first one is based on the well-known Linde-Buzo-Gray quantization algorithm, coupled with a relevance criterion, being able perform unsupervised, supervised, or semi-supervised discretization. The second technique works in supervised mode, being based on the maximization of the mutual information between each discrete feature and the class label. Our experimental results on standard benchmark datasets show that these techniques scale up to high-dimensional data, attaining in many cases better accuracy than existing unsupervised and supervised FD approaches, while using fewer discretization intervals.

Metodologia das opções reais na avaliação de investimentos produtivos: aplicação de um modelo de uma variável estocástica

Os critérios neoclássicos de investimento ignoram três características fundamentais, presentes na grande maioria dos projetos de investimento produtivos, sendo elas a Flexibilidade, a Incerteza e a Irreversibilidade. Face a essas características, a abordagem das Opções Reais parece ser a única abordagem competente quando comparada com critérios como Payback, Taxa Interna de Rendibilidade ou Valor Atual Líquido. Com vista a confirmar estas afirmações, aplica-se a uma situação simulada o modelo de uma variável estocástica, que segue um processo estocástico, mais concretamente um Geometric Brownian Motion com drift, apresentado por Dixit e Pindyck (1994), modelo este que a par dos modelos de duas variáveis estocásticas, como são exemplos os desenvolvidos por McDonald e Siegel (1986) e Adkins e Paxson (2011), constituem aquele que é, tanto quanto sabemos, o “estado da arte” da temática. Com base nesta aplicação recolhemos evidências de que, de facto, através da consideração de oportunidades de investimento perspetivadas em Opções Reais diminuímos a probabilidade de incorrer em decisões de investimento que não são, de acordo com este critério, ótimas para maximizar o valor do projeto em questão.

Incentive-based demand response programs designed by asset-light retailers for day-ahead market

Following the deregulation experience of retail electricity markets in most countries, the majority of the new entrants of the liberalized retail market were pure REP (retail electricity providers). These entities were subject to financial risks because of the unexpected price variations, price spikes, volatile loads and the potential for market power exertion by GENCO (generation companies). A REP can manage the market risks by employing the DR (demand response) programs and using its' generation and storage assets at the distribution network to serve the customers. The proposed model suggests how a REP with light physical assets, such as DG (distributed generation) units and ESS (energy storage systems), can survive in a competitive retail market. The paper discusses the effective risk management strategies for the REPs to deal with the uncertainties of the DAM (day-ahead market) and how to hedge the financial losses in the market. A two-stage stochastic programming problem is formulated. It aims to establish the financial incentive-based DR programs and the optimal dispatch of the DG units and ESSs. The uncertainty of the forecasted day-ahead load demand and electricity price is also taken into account with a scenario-based approach. The principal advantage of this model for REPs is reducing the risk of financial losses in DAMs, and the main benefit for the whole system is market power mitigation by virtually increasing the price elasticity of demand and reducing the peak demand.

Análise de desempenho de algoritmos de otimização para extração de parâmetros em modelos semicondutores de potência

Apresenta-se nesta tese uma revisão da literatura sobre a modelação de semicondutores de potência baseada na física e posterior análise de desempenho de dois métodos estocásticos, Particle Swarm Optimizaton (PSO) e Simulated Annealing (SA), quando utilizado para identificação eficiente de parâmetros de modelos de dispositivos semicondutores de potência, baseado na física. O conhecimento dos valores destes parâmetros, para cada dispositivo, é fundamental para uma simulação precisa do comportamento dinâmico do semicondutor. Os parâmetros são extraídos passo-a-passo durante simulação transiente e desempenham um papel relevante. Uma outra abordagem interessante nesta tese relaciona-se com o facto de que nos últimos anos, os métodos de modelação para dispositivos de potência têm emergido, com alta precisão e baixo tempo de execução baseado na Equação de Difusão Ambipolar (EDA) para díodos de potência e implementação no MATLAB numa estratégia de optimização formal. A equação da EDA é resolvida numericamente sob várias condições de injeções e o modelo é desenvolvido e implementado como um subcircuito no simulador IsSpice. Larguras de camada de depleção, área total do dispositivo, nível de dopagem, entre outras, são alguns dos parâmetros extraídos do modelo. Extração de parâmetros é uma parte importante de desenvolvimento de modelo. O objectivo de extração de parâmetros e otimização é determinar tais valores de parâmetros de modelo de dispositivo que minimiza as diferenças entre um conjunto de características medidas e resultados obtidos pela simulação de modelo de dispositivo. Este processo de minimização é frequentemente chamado de ajuste de características de modelos para dados de medição. O algoritmo implementado, PSO é uma técnica de heurística de otimização promissora, eficiente e recentemente proposta por Kennedy e Eberhart, baseado no comportamento social. As técnicas propostas são encontradas para serem robustas e capazes de alcançar uma solução que é caracterizada para ser precisa e global. Comparada com algoritmo SA já realizada, o desempenho da técnica proposta tem sido testado utilizando dados experimentais para extrair parâmetros de dispositivos reais das características I-V medidas. Para validar o modelo, comparação entre resultados de modelo desenvolvido com um outro modelo já desenvolvido são apresentados.