Voltage Analysis and Load Curtailment Minimization in Sub-transmission Networks with Distributed Generation

Most of distributed generation and smart grid research works are dedicated to network operation parameters studies, reliability, etc. However, many of these works normally uses traditional test systems, for instance, IEEE test systems. This paper proposes voltage magnitude and reliability studies in presence of fault conditions, considering realistic conditions found in countries like Brazil. The methodology considers a hybrid method of fuzzy set and Monte Carlo simulation based on the fuzzy-probabilistic models and a remedial action algorithm which is based on optimal power flow. To illustrate the application of the proposed method, the paper includes a case study that considers a real 12-bus sub-transmission network.

Energy Resource Management under the Influence of the Weekend Transition Considering an Intensive use of Electric Vehicles

Energy resource scheduling is becoming increasingly important, as the use of distributed resources is intensified and of massive electric vehicle is envisaged. The present paper proposes a methodology for day-ahead energy resource scheduling for smart grids considering the intensive use of distributed generation and Vehicle-to-Grid (V2G). This method considers that the energy resources are managed by a Virtual Power Player (VPP) which established contracts with their owners. It takes into account these contracts, the users' requirements subjected to the VPP, and several discharge price steps. The full AC power flow calculation included in the model takes into account network constraints. The influence of the successive day requirements on the day-ahead optimal solution is discussed and considered in the proposed model. A case study with a 33-bus distribution network and V2G is used to illustrate the good performance of the proposed method.

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.

Resource Scheduling in Residential Microgrids Considering Energy Selling to External Players

The operation of distribution networks has been facing changes with the implementation of smart grids and microgrids, and the increasing use of distributed generation. The specific case of distribution networks that accommodate residential buildings, small commerce, and distributed generation as the case of storage and PV generation lead to the concept of microgrids, in the cases that the network is able to operate in islanding mode. The microgrid operator in this context is able to manage the consumption and generation resources, also including demand response programs, obtaining profits from selling electricity to the main network. The present paper proposes a methodology for the energy resource scheduling considering power flow issues and the energy buying and selling from/to the main network in each bus of the microgrid. The case study uses a real distribution network with 25 bus, residential and commercial consumers, PV generation, and storage.

Colorectal cancer survival in the USA and Europe: a CONCORD high-resolution study.

OBJECTIVES: To assess the extent to which stage at diagnosis and adherence to treatment guidelines may explain the persistent differences in colorectal cancer survival between the USA and Europe. DESIGN: A high-resolution study using detailed clinical data on Dukes' stage, diagnostic procedures, treatment and follow-up, collected directly from medical records by trained abstractors under a single protocol, with standardised quality control and central statistical analysis. SETTING AND PARTICIPANTS: 21 population-based registries in seven US states and nine European countries provided data for random samples comprising 12 523 adults (15-99 years) diagnosed with colorectal cancer during 1996-1998. OUTCOME MEASURES: Logistic regression models were used to compare adherence to 'standard care' in the USA and Europe. Net survival and excess risk of death were estimated with flexible parametric models. RESULTS: The proportion of Dukes' A and B tumours was similar in the USA and Europe, while that of Dukes' C was more frequent in the USA (38% vs 21%) and of Dukes' D more frequent in Europe (22% vs 10%). Resection with curative intent was more frequent in the USA (85% vs 75%). Elderly patients (75-99 years) were 70-90% less likely to receive radiotherapy and chemotherapy. Age-standardised 5-year net survival was similar in the USA (58%) and Northern and Western Europe (54-56%) and lowest in Eastern Europe (42%). The mean excess hazard up to 5 years after diagnosis was highest in Eastern Europe, especially among elderly patients and those with Dukes' D tumours. CONCLUSIONS: The wide differences in colorectal cancer survival between Europe and the USA in the late 1990s are probably attributable to earlier stage and more extensive use of surgery and adjuvant treatment in the USA. Elderly patients with colorectal cancer received surgery, chemotherapy or radiotherapy less often than younger patients, despite evidence that they could also have benefited.

Executive Order Number Forty Nine, January 1983

Create the Iowa Economic Forecasting Council

Una comparación de la selección de los ratios contables en los modelos contable-financieros de predicción de la insolvencia empresarial : la literatura previa frente al analisis factorial

En los últimos 30 años la proliferación de modelos cuantitativos de predicción de la insolvencia empresarial en la literatura contable y financiera ha despertado un gran interés entre los especialistas e investigadores de lamateria. Lo que en un principio fueron unos modelos elaborados con un único objetivo, han derivado en una fuente de investigación constante.En este documento se formula un modelo de predicción de la insolvencia a través de la combinación de diferentes variables cuantitativas extraídas de los estados contables de una muestra de empresas para los años 1994-1997. A través de un procedimiento por etapas se selecciona e interpreta cuáles son las más relevantes en cuanto a aportación de información.Una vez formulado este primer tipo de modelos se busca una alternativa a las variables anteriores a través de la técnica factorial del análisis de componentes principales. Con ella se hace una selección de variables y se aplica, junto conlos ratios anteriores, el análisis univariante. Por último, se comparan los modelos obtenidos y se concluye que aunque la literatura previa ofrece mejores porcentajes de clasificación, los modelos obtenidos a través del análisis decomponentes principales no deben ser rechazados por la claridad en la explicación de las causas que conducen a una empresa a la insolvencia.

Una comparación de la selección de los ratios contables en los modelos contable-financieros de predicción de la insolvencia empresarial : la literatura previa frente al analisis factorial

En los últimos 30 años la proliferación de modelos cuantitativos de predicción de la insolvencia empresarial en la literatura contable y financiera ha despertado un gran interés entre los especialistas e investigadores de lamateria. Lo que en un principio fueron unos modelos elaborados con un único objetivo, han derivado en una fuente de investigación constante.En este documento se formula un modelo de predicción de la insolvencia a través de la combinación de diferentes variables cuantitativas extraídas de los estados contables de una muestra de empresas para los años 1994-1997. A través de un procedimiento por etapas se selecciona e interpreta cuáles son las más relevantes en cuanto a aportación de información.Una vez formulado este primer tipo de modelos se busca una alternativa a las variables anteriores a través de la técnica factorial del análisis de componentes principales. Con ella se hace una selección de variables y se aplica, junto conlos ratios anteriores, el análisis univariante. Por último, se comparan los modelos obtenidos y se concluye que aunque la literatura previa ofrece mejores porcentajes de clasificación, los modelos obtenidos a través del análisis decomponentes principales no deben ser rechazados por la claridad en la explicación de las causas que conducen a una empresa a la insolvencia.

How Do Aggregate Fluctuations Depend on the Network Structure of the Economy?

[spa] En este artículo, analizamos la volatilidad agregada de una economía estilizada donde los agentes estann conectados en redes. Si hay relaciones estratégicas entre las acciones de los agentes, choques idiosincráticos pueden generar fluctuaciones agregadas. Demonstramos que la volatilidad agregada depende de la estructura de redes de la economía de dos maneras. Por un lado, si hay más conexiones en la economía en su conjunto, la volatilidad agregada es más baja. Por otro lado, si las conexiones están más concentradas, la volatilidad agregada es más alta. Presentamos una aplicación de nuestras predicciones teóricas que utiliza datos de EEUU de conexiones intrasectoriales y de diversificación de las empresas.

How Do Aggregate Fluctuations Depend on the Network Structure of the Economy?

[spa] En este artículo, analizamos la volatilidad agregada de una economía estilizada donde los agentes estann conectados en redes. Si hay relaciones estratégicas entre las acciones de los agentes, choques idiosincráticos pueden generar fluctuaciones agregadas. Demonstramos que la volatilidad agregada depende de la estructura de redes de la economía de dos maneras. Por un lado, si hay más conexiones en la economía en su conjunto, la volatilidad agregada es más baja. Por otro lado, si las conexiones están más concentradas, la volatilidad agregada es más alta. Presentamos una aplicación de nuestras predicciones teóricas que utiliza datos de EEUU de conexiones intrasectoriales y de diversificación de las empresas.

Etelä-Karjalan aluebarometri

Tutkimuksen päätavoitteena oli rakentaa Etelä-Karjalan maakunnan alueellinen suhdannebarometri. Aluebarometrilla kuvataan ja analysoidaan alueen toimialojen tuotannon ja työllisyyden kehitystä sekä nykytilannetta tuoreilla, havainnollisilla ja luotettavilla indikaattoreilla. Tutkimusmenetelmänä on konstruktiivinen tutkimus. Aluebarometri toteutettiin kyselytutkimuksena 454:ltä yritykseltä Etelä-Karjalan alueella keväällä 2002. Tulokset on raportoitu toimialoittain sisältäen kyselytutkimuksen 11 indikaattoria sekä kaksi tilastollista muuttujaa. Teoriaosassa tarkasteltiin aluetalouden rakentumista, aluekehitystä, yritysten sijaintiteorioita ja systeemidynamiikkaa. Barometrin konstruoinnin lisäksi empiirisessä osassa analysoitiin maakunnan yritystoiminnan ja toimialarakenteen tyypillisiä piirteitä sekä selvitettiin barometrin käyttäjäkunnan tietotarpeita. Tutkimustulosten mukaan Etelä-Karjalan yritykset odottavat aluebarometrin indikaattoreiden kehittyvän seuraavan kuuden kuukauden ajanjaksolla lievästi myönteiseen suuntaan. Myönteisintä kehitystä odotetaan myynnin ja Venäjän yleisen suhdannetilanteen suhteen. Toimialoista positiivisimmat odotukset ovat informaatioteknologian, liike-elämän palveluiden, muiden palveluiden sekä kaupan aloilla, heikoimmat puolestaan rakentamisen alalla.

Combine to compete: improving fiscal forecast accuracy over time

Budget forecasts have become increasingly important as a tool of fiscal management to influence expectations of bond markets and the public at large. The inherent difficulty in projecting macroeconomic variables – together with political bias – thwart the accuracy of budget forecasts. We improve accuracy by combining the forecasts of both private and public agencies for Italy over the period 1993-2012. A weighted combined forecast of the deficit/ ratio is superior to any single forecast. Deficits are hard to predict due to shifting economic conditions and political events. We test and compare predictive accuracy over time and although a weighted combined forecast is robust to breaks, there is no significant improvement over a simple RW model.