Desenvolvimento de um modelo de previsão de preços no mercado ibérico de eletricidade

Com este trabalho pretende-se efetuar o levantamento e análise dos fatores que estão na base da volatilidade do preço da energia elétrica no mercado ibérico de energia. Posteriormente à definição dos potenciais métodos utilizados na previsão do preço da energia elétrica, é desenvolvido um modelo capaz de prever os preços do mercado de energia para um horizonte de vários períodos temporais (trimestral, mensal, semanal e diário). Por fim são comparados os resultados dos modelos aplicados, tendo como base a análise qualitativa e quantitativa da evolução das respetivas previsões, bem como a análise estatística obtida em cada um deles.

Modelação e previsão de vendas no setor do retalho de calçado

Dissertação apresentada ao Instituto Politécnico do Porto para obtenção do Grau de Mestre em Logística Orientada por: Professora Doutora Patrícia Alexandra Gregório Ramos

Modelação de equações estruturais para avaliar e monitorizar o estado de condição de um sistema mecânico.

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

Gestão da cadeia de abastecimento de bens de consumo baseada em modelos de previsão lineares

Dissertação apresentada ao Instituto Politécnico do Porto para obtenção do Grau de Mestre em Logística

Desenvolvimento de apoio à decisão operacional – previsão de curto prazo de geração distribuída de tecnologia eólica ligada à RND

No contexto da penetração de energias renováveis no sistema elétrico, Portugal ocupa uma posição de destaque a nível mundial, muito devido à produção de eólica. Com um sistema elétrico com forte presença de fontes de energia renováveis, novos desafios surgem, nomeadamente no caso da energia eólica pela sua imprevisibilidade e volatilidade. O recurso eólico embora seja ilimitado não é armazenável, surgindo assim a necessidade da procura de modelos de previsão de produção de energia elétrica dos parques eólicos de modo a permitir uma boa gestão do sistema. Nesta dissertação apresentam-se as contribuições resultantes de um trabalho de pesquisa e investigação sobre modelos de previsão da potência elétrica com base em valores de previsões meteorológicas, nomeadamente, valores previstos da intensidade e direção do vento. Consideraram-se dois tipos de modelos: paramétricos e não paramétricos. Os primeiros são funções polinomiais de vários graus e a função sigmoide, os segundos são redes neuronais artificiais. Para a estimação dos modelos e respetiva validação, são usados dados recolhidos ao longo de dois anos e três meses no parque eólico do Pico Alto de potência instalada de 6 MW. De forma a otimizar os resultados da previsão, consideram-se diferentes classes de perfis de produção, definidas com base em quatro e oito direções do vento, e ajustam-se os modelos propostos em cada uma das classes. São apresentados e discutidos resultados de uma análise comparativa do desempenho dos diferentes modelos propostos para a previsão da potência.

Modelos de previsão de deterioração de pontes existentes: processos de Markov

Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Civil

Modelos de previsão de produção para centrais mini-hídricas

O constante crescimento dos produtores em regime especial aliado à descentralização dos pontos injetores na rede, tem permitido uma redução da importação de energia mas também tem acarretado maiores problemas para a gestão da rede. Estes problemas estão relacionados com o facto da produção estar dependente das condições climatéricas, como é o caso dos produtores eólicos, hídricos e solares. A previsão da energia produzida em função da previsão das condições climatéricas tem sido alvo de atenção por parte da comunidade empresarial do setor, pelo facto de existir modelos razoáveis para a previsão das condições climatéricas a curto prazo, e até a longo prazo. Este trabalho trata, em concreto, do problema da previsão de produção em centrais mini-hídricas, apresentando duas propostas para essa previsão. Em ambas as propostas efetua-se inicialmente a previsão do caudal que chega à central, sendo esta depois convertida em potência que é injetada na rede. Para a previsão do caudal utilizaram-se dois métodos estatísticos: o método Holt-Winters e os modelos ARMAX. Os dois modelos de previsão propostos consideram um horizonte temporal de uma semana, com discretização horária, para uma central no norte de Portugal, designadamente a central de Penide. O trabalho também contempla um pequeno estudo da bibliografia existente tanto para a previsão da produção como de afluências de centrais hidroelétricas. Aborda, ainda, conceitos relacionados com as mini-hídricas e apresenta uma caraterização do parque de centrais mini-hídricas em Portugal.

Estudo das equações de interacção de colunas-viga do método 2 do Eurocódigo 3

Dissertação para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Civil

Previsão de avarias em transformadores de potência através da análise de ensaios físico-químicos

Os Transformadores de potência são máquinas de elevada importância ao nível dos Sistemas Elétricos de Energia (SEE) uma vez que são estas máquinas que possibilitam a interligação dos diferentes níveis de tensão da rede e a transmissão de energia elétrica em Corrente Alternada (CA). Geralmente, estas máquinas são de grandes dimensões e de elevado nível de complexidade construtiva. Caracterizam-se por possuírem períodos de vida útil bastante elevados (vinte a trinta anos) e preços elevados, o que conduz a um nível de exigência de fiabilidade muito elevada, uma vez que não e viável a existência de muitos equipamentos de reserva nos SEE. Com o objetivo de tentar maximizar o período de vida útil dos transformadores de potência e a sua fiabilidade, tenta-se, cada vez mais, implementar conceitos de manutenção preventiva a este tipo de máquinas. No entanto, a gestão da sua vida útil e extremamente complexa na medida em que, estas máquinas têm vários componentes cruciais e suscetiveis de originar falhas e, quase todos eles, encontram-se no interior de uma cuba. Desta forma, não e possível obter uma imagem do seu estado, em tempo real, sem colocar o transformador fora de serviço, algo que acarreta custos elevados. Por este motivo, desenvolveu-se uma técnica que permite obter uma indicação do estado do transformador, em tempo real, sem o retirar de serviço, colhendo amostras do óleo isolante e procedendo a sua análise físico-química e Analise Gases Dissolvidos (DGA). As análises aos óleos isolantes tem vindo a adquirir uma preponderância muito elevada no diagnóstico de falhas e na analise do estado de conservação destes equipamentos tendo-se desenvolvido regras para interpretação dos parâmetros dos óleos com carácter normativo. Considerando o conhecimento relativo a interpretação dos ensaios físico-químicos e DGA ao oleol, e possível desenvolver ferramentas capazes de otimizar essas mesmas interpretações e aplicar esse conhecimento no sentido de prever a sua evolução, assim como o surgimento de possíveis falhas em transformadores, para assim otimizar os processos de manutenção. Neste campo as Redes Neuronais Artificiais (RNAs) têm um papel fundamental

Deteção e previsão de falhas em equipamentos de produção industrial

As empresas nacionais deparam-se com a necessidade de responder ao mercado com uma grande variedade de produtos, pequenas séries e prazos de entrega reduzidos. A competitividade das empresas num mercado global depende assim da sua eficiência, da sua flexibilidade, da qualidade dos seus produtos e de custos reduzidos. Para se atingirem estes objetivos é necessário desenvolverem-se estratégias e planos de ação que envolvem os equipamentos produtivos, incluindo: a criação de novos equipamentos complexos e mais fiáveis, alteração dos equipamentos existentes modernizando-os de forma a responderem às necessidades atuais e a aumentar a sua disponibilidade e produtividade; e implementação de políticas de manutenção mais assertiva e focada no objetivo de “zero avarias”, como é o caso da manutenção preditiva. Neste contexto, o objetivo principal deste trabalho consiste na previsão do instante temporal ótimo da manutenção de um equipamento industrial – um refinador da fábrica de Mangualde da empresa Sonae Industria, que se encontra em funcionamento contínuo 24 horas por dia, 365 dias por ano. Para o efeito são utilizadas medidas de sensores que monitorizam continuamente o estado do refinador. A principal operação de manutenção deste equipamento é a substituição de dois discos metálicos do seu principal componente – o desfibrador. Consequentemente, o sensor do refinador analisado com maior detalhe é o sensor que mede a distância entre os dois discos do desfibrador. Os modelos ARIMA consistem numa abordagem estatística avançada para previsão de séries temporais. Baseados na descrição da autocorrelação dos dados, estes modelos descrevem uma série temporal como função dos seus valores passados. Neste trabalho, a metodologia ARIMA é utilizada para determinar um modelo que efetua uma previsão dos valores futuros do sensor que mede a distância entre os dois discos do desfibrador, determinando-se assim o momento ótimo da sua substituição e evitando paragens forçadas de produção por ocorrência de uma falha por desgaste dos discos. Os resultados obtidos neste trabalho constituem uma contribuição científica importante para a área da manutenção preditiva e deteção de falhas em equipamentos industriais.

Aplicação de métodos numéricos avançados para a previsão de resistência de ligações adesivas

Com a necessidade de encontrar uma forma de ligar componentes de forma mais vantajosa, surgiram as ligações adesivas. Nos últimos anos, a utilização de juntas adesivas em aplicações industriais tem vindo a aumentar, substituindo alguns métodos de ligação tradicionais, por apresentarem vantagens tais como, redução de concentração de tensões, reduzido peso e facilidade de processamento/fabrico. O seu estudo permite prever a sua resistência e durabilidade. Este trabalho refere-se ao estudo de juntas de sobreposição simples (JSS), nas quais são aplicados os adesivos comerciais que variam desde frágeis e rígidos, como o caso do Araldite® AV138, até adesivos mais dúcteis, como o Araldite® 2015 e o Sikaforce® 7888. Estes são aplicados em substratos de alumínio (AL6082-T651) em juntas com diferentes geometrias e diferentes comprimentos de sobreposição (L), sendo sujeitos a esforços de tracção. Foi feita uma análise dos valores experimentais fornecidos e uma posterior comparação destes com diferentes métodos numéricos baseados em Elementos Finitos (EF). A comparação foi feita por uma análise de Modelos de Dano Coesivo (MDC) e segundo os critérios baseados em tensões e deformações do Método de Elementos Finitos Extendido (MEFE). A utilização destes métodos numéricos capazes de simular o comportamento das juntas poderá levar a uma poupança de recursos e de tempo. A análise por MDC revelou que este método é bastante preciso, excepto para os adesivos que sejam bastante dúcteis. A aplicação de uma outra lei coesiva pode solucionar esse problema. Por sua vez a análise por MEFE demonstrou que esta técnica não é particularmente adequada para o crescimento de dano em modo misto e, comparativamente com o MDC, a sua precisão é bastante inferior.

Critérios de dano associados a estruturas adjacentes a escavações em meio urbano

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Civil - Estruturas e Geotecnia

Previsão de capacidade resistente de estacas em compressão tendo por base resultados de ensaios em verdadeira grandeza que não atingiram a rotura

Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Civil - Ramo de Estruturas e Geotecnia

Previsão do Diagrama de Carga de Subestações da REN utilizando Redes Neuronais

A presente dissertação apresenta o estudo de previsão do diagrama de carga de subestações da Rede Elétrica Nacional (REN) utilizando redes neuronais, com o intuito de verificar a viabilidade do método utilizado, em estudos futuros. Atualmente, a energia elétrica é um bem essencial e desempenha um papel fundamental, tanto a nível económico do país, como a nível de conforto e satisfação individual. Com o desenvolvimento do setor elétrico e o aumento dos produtores torna-se importante a realização da previsão de diagramas de carga, contribuindo para a eficiência das empresas. Esta dissertação tem como objetivo a utilização do modelo das redes neuronais artificiais (RNA) para criar uma rede capaz de realizar a previsão de diagramas de carga, com a finalidade de oferecer a possibilidade de redução de custos e gastos, e a melhoria de qualidade e fiabilidade. Ao longo do trabalho são utilizados dados da carga (em MW), obtidos da REN, da subestação da Prelada e dados como a temperatura, humidade, vento e luminosidade, entre outros. Os dados foram devidamente tratados com a ajuda do software Excel. Com o software MATLAB são realizados treinos com redes neuronais, através da ferramenta Neural Network Fitting Tool, com o objetivo de obter uma rede que forneça os melhores resultados e posteriormente utiliza-la na previsão de novos dados. No processo de previsão, utilizando dados reais das subestações da Prelada e Ermesinde referentes a Março de 2015, comprova-se que com a utilização de RNA é possível obter dados de previsão credíveis, apesar de não ser uma previsão exata. Deste modo, no que diz respeito à previsão de diagramas de carga, as RNA são um bom método a utilizar, uma vez que fornecem, à parte interessada, uma boa previsão do consumo e comportamento das cargas elétricas. Com a finalização deste estudo os resultados obtidos são no mínimo satisfatórios. Consegue-se alcançar através das RNA resultados próximos aos valores que eram esperados, embora não exatamente iguais devido à existência de uma margem de erro na aprendizagem da rede neuronal.

Gestão energética de um edifício com base na previsão do número de pessoas

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica e de Computadores