Índice de previsão de produção de leite para vacas Jersey

In Brazil the adoption of several models of cattle confinement leads to special conditions for management methods in dairy production, which can be improved by the use of technology that assures better herd management. Indexes relating environmental variables to production are applied for the prediction of milk production. The values of temperature and relative humidity, rain index, solar radiation and pasture soil temperature are generally considered potential stress agents for cows. The objective of this research was to develop an index for predicting milk production for high productivity Jersey milking cows lodged in semi confinement in tropical conditions. The experiment considered two treatments: A - the cows waited for 30 minutes prior to milking in a room with a shower associated to a fan; B - the cows did not have access to this room (control). Other than the waiting period, the cows had access to pasture. Differences in the effect of average production were not statistically significant. The analysis for studying the effect of the variables and designing the model led to a statistical model relating the variables milk production and rain index, as well as the maximum soil temperature of pasture, and milk production.

Previsão da produção de carne vendável e do rendimento das diferentes peças de corte de carcaças de bovino com base na sua classificação SEUROP

Dissertação de Mestrado, Engenharia Zootécnica, 11 de Junho de 2014, Universidade dos Açores.

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.

Previsão de produção de energia eléctrica através de fontes de energia renováveis

Com o passar do tempo, a aposta em energias renováveis tem vindo a aumentar. De forma a prever o que se irá produzir com os sistemas de energias renováveis, é necessário desenvolver modelos preditivos, específicos para cada situação. No Departamento de Engenharia Electrotécnica (DEE) da Faculdade de Ciências e Tecnologia (FCT) encontra-se um sistema fotovoltaico e um sistema eólico em funcionamento, e assim de forma a ter uma estimativa da produção de energia de ambos os sistemas, propôs-se nesta dissertação desenvolver um modelo de previsão de produção de energia eléctrica para os sistemas fotovoltaico e eólico. Para desenvolver o modelo preditivo pretendido, em primeiro lugar recolheram-se os dados meteorológicos e de produção de energia no ano 2013 e realizou-se um processamento desses mesmos dados, com a linguagem de programação Java, uma vez que não se encontravam na melhor forma para serem analisados e utilizados para construção do modelo. Após realizado o processamento, como os dados do ano de 2014 existentes não eram suficientes para testar o modelo depois de ser desenvolvido, geraram-se dados meteorológicos para 2014 tendo em consideração os dados de 2013. Para os dados de energia produzida, criaram-se superfícies de aproximação a partir dos dados de 2013, e utilizando os dados meteorológicos gerados para 2014 obteve-se uma aproximação da energia produzida. Tendo todos os dados necessários para a construção do modelo e posteriormente para o testar, iniciouse o pré-processamento dos dados com recurso a filtros e à Análise em Componentes Principais. Por fim, construíram-se duas estruturas diferentes de Redes Neuronais Artificiais de modo a verificar qual se adequa melhor aos sistemas existentes. Para validar o modelo construído com base em redes neuronais testou-se o modelo com os dados de 2014, diferentes dos utilizados na sua construção. Com os resultados obtidos concluiu-se que o filtro mais adequado para o pré-processamento é o filtro Savitzky-Golay e a estrutura do modelo mais indicada para o pretendido será a Rede Neuronal Artificial (RNA) com apenas uma camada intermédia.

Previsão de produção de energia elétrica através de fontes de energia renováveis

A capacidade de prever precisamente a produção de energia renovável é extremamente relevante tanto do ponto de vista económico como para controlo da estabilidade da rede elétrica. Para tal, é necessário realizar uma previsão das condições meteorológicas adjacentes à produção de energia a partir de fontes de energia renovável. Vários modelos de previsão têm sido utilizados para este fim, desde modelos atmosféricos a modelos estatísticos, onde se destacam métodos como Redes Neuronais Artificiais ou a Metodologia de Box & Jenkins. Lidar com dados meteo-rológicos pode revelar algumas complicações devido à possível instabilidade das medições, com-plicando o desenvolvimento de um modelo de previsão adequado. Neste trabalho pretende-se realizar a previsão de produção a partir de uma instalação fotovoltaica e um gerador eólico através do uso da Metodologia de Box & Jenkins para desenvolver um modelo capaz de realizar a previsão das condições meteorológicas para diferentes horizontes temporais medidos no topo do edifício do Departamento de Engenharia Eletrotécnica (DEE) da Faculdade de Ciências e Tecnologia (FCT), Universidade Nova de Lisboa (UNL), e usando esses valores para calcular a produção de energia. Os resultados obtidos revelaram um bom desempenho quando comparados os resultados previstos com os resultados reais para o mesmo período de tempo, garantindo que podem ser utilizados para calcular a previsão de potência produzida através das instalações presentes no local e encorajando novos estudos no tema.

Índice de previsão de produção de leite para vacas Jersey

No Brasil, o uso de vários modelos de criação intensiva e semi-extensiva desfavorece a adoção generalizada de métodos de manejo do gado bovino, principalmente do gado leiteiro. Mesmo assim, a produção leiteira pode ser melhorada a partir do uso de tecnologias que possam garantir o manejo adequado do rebanho. O objetivo deste trabalho foi desenvolver um índice de previsão de produção de leite para vacas Jersey em lactação, de genética de alta produtividade, em regime semi-estabulado, nas condições tropicais. Para a obtenção do índice, consideraram-se a temperatura e a umidade relativa do ambiente e a velocidade do ar, assim como valores de precipitação pluviométrica, temperatura do solo do pasto e a radiação solar como agentes estressores, os quais podem alterar a produção de leite. O experimento considerou dois tratamentos: A - as vacas permaneceram em sala de espera guarnecida com chuveiro e ventiladores, por um período 30 min antes da ordenha; B - as vacas não tiveram acesso a essa sala de espera (controle). Fora do período de ordenha, as vacas tiveram acesso ao pasto. Observou-se que as diferenças de médias de produção entre os tratamentos não foram estatisticamente significativas. Foram procedidas as análises para efeito de elaboração do modelo e chegou-se a um modelo factível, considerando a relação entre produção e a precipitação, assim como a temperatura máxima do solo do pasto.

Previsão de produção de energia elétrica a partir do vento

A capacidade de prever a produção de energia eólica com precisão num parque eólico é de extrema relevância tanto do ponto de vista económico bem como de controlo e estabilidade da rede elétrica. Vários e diferentes métodos têm sido utilizados para este propósito, como os físicos, estatísticos, lógica difusa e redes neuronais artificiais. Os dados disponíveis dos parques eólicos contêm ruído e leituras inesperadas em relação às entradas disponíveis. Lidar com estes dados não é uma tarefa simples mas, neste trabalho, as Redes Neuronais Artificiais são usadas para prever a potência gerada baseada em medições locais do vento. Os resultados mostram que as Redes Neuronais Artificiais são uma ferramenta que deve ser considerada nestas difíceis condições, uma vez que elas proporcionam uma precisão razoável nas suas previsões.

Índice de previsão de produção de leite para vacas Jersey

No Brasil, o uso de vários modelos de criação intensiva e semi-extensiva desfavorece a adoção generalizada de métodos de manejo do gado bovino, principalmente do gado leiteiro. Mesmo assim, a produção leiteira pode ser melhorada a partir do uso de tecnologias que possam garantir o manejo adequado do rebanho. O objetivo deste trabalho foi desenvolver um índice de previsão de produção de leite para vacas Jersey em lactação, de genética de alta produtividade, em regime semi-estabulado, nas condições tropicais. Para a obtenção do índice, consideraram-se a temperatura e a umidade relativa do ambiente e a velocidade do ar, assim como valores de precipitação pluviométrica, temperatura do solo do pasto e a radiação solar como agentes estressores, os quais podem alterar a produção de leite. O experimento considerou dois tratamentos: A - as vacas permaneceram em sala de espera guarnecida com chuveiro e ventiladores, por um período 30 min antes da ordenha; B - as vacas não tiveram acesso a essa sala de espera (controle). Fora do período de ordenha, as vacas tiveram acesso ao pasto. Observou-se que as diferenças de médias de produção entre os tratamentos não foram estatisticamente significativas. Foram procedidas as análises para efeito de elaboração do modelo e chegou-se a um modelo factível, considerando a relação entre produção e a precipitação, assim como a temperatura máxima do solo do pasto.

Um Modelo híbrido para previsão de curvas de produção de petróleo

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior

Métodos de previsão auto-regressivo aplicado a uma série de volume de produção de caminhões

The national truck fleet has expanded strongly in recent decades. However, due to fluctuations in the demand that the market is exposed, it needed up making more effective strategic decisions of automakers. These decisions are made after an evaluation of guaranteed sales forecasts. This work aims to generate an annual forecast of truck production by Box and Jenkins methodology. They used annual data for referring forecast modeling from the year 1957 to 2014, which were obtained by the National Association of Motor Vehicle Manufacturers (Anfavea). The model used was Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) and can choose the best model for the series under study, and the ARIMA (2,1,3) as representative for conducting truck production forecast

Métodos de previsão auto-regressivo aplicado a uma série de volume de produção de caminhões

The national truck fleet has expanded strongly in recent decades. However, due to fluctuations in the demand that the market is exposed, it needed up making more effective strategic decisions of automakers. These decisions are made after an evaluation of guaranteed sales forecasts. This work aims to generate an annual forecast of truck production by Box and Jenkins methodology. They used annual data for referring forecast modeling from the year 1957 to 2014, which were obtained by the National Association of Motor Vehicle Manufacturers (Anfavea). The model used was Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) and can choose the best model for the series under study, and the ARIMA (2,1,3) as representative for conducting truck production forecast

Um Modelo híbrido para previsão de curvas de produção de petróleo

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior

Integração da produção eólica em mercado: estratégia de licitação no mercado diário e seviços de sistema

A produção de energia elétrica através de fontes de energia renovável tem crescido de uma forma considerável nos últimos anos com um forte incentivo decorrente das políticas europeias e nacionais. Portugal é assim um dos países de referência a nível mundial de energia eólica, ocupando o terceiro lugar relativamente ao consumo de energia proveniente da eólica com uma percentagem de 15,6%. O crescimento deste tipo de tecnologias foi possível devido aos apoios governamentais, que introduziram um regime remuneratório assente sobre uma tarifa regulada, incentivando assim o investimento em fontes de energia renovável. Derivado à crise económica atual e ao pedido de ajuda externa de Portugal, o governo português foi aconselhado a parar com os incentivos financeiros às energias renováveis. Face a esta conjuntura económica, o sobrecusto atual para os consumidores assim como a projeção futura de novas instalações de acordo com o plano de Estratégia Nacional para a Energia com horizonte de 2020, poderá influenciar Portugal no futuro a passar para mercado liberalizado no que diz respeito à energia eólica. O presente trabalho tem como objetivo a análise de um parque eólico em mercado liberalizado, ou seja deixando de estar sob tarifa, tendo assim de licitar a sua energia em mercado como qualquer outro produtor em regime ordinário. Com a ida a mercado poderá existir um decréscimo de receita do produtor eólico, devido à dinâmica do próprio mercado. Desta forma a presente dissertação tem como objetivo principal estudar um meio de maximização da receita. Os resultados obtidos demonstram uma dependência de vários fatores, nomeadamente da volatilidade dos preços de mercado, dos preços de regulação de energia secundária, da previsão da produção, para os vários cenários efetuados para maximizar a receita do produtor num ambiente de mercado livre. No final são ainda identificados alguns meios de incentivo assim como de incremento da receita do produtor em tecnologias renováveis em detrimento da produção baseada em recursos fósseis.

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.

Previsão e definição de perfis na gestão dos recursos de energia no âmbito de edifícios auto-sustentáveis

Nos últimos anos o consumo de energia elétrica produzida a partir de fontes renováveis tem aumentado significativamente. Este aumento deve-se ao impacto ambiental que recursos como o petróleo, gás, urânio, carvão, entre outros, têm no meio ambiente e que são notáveis no diaa- dia com as alterações climáticas e o aquecimento global. Por sua vez, estes recursos têm um ciclo de vida limitado e a dada altura tornar-se-ão escassos. A preocupação de uma melhoria contínua na redução dos impactos ambientais levou à criação de Normas para uma gestão mais eficiente e sustentável do consumo de energia nos edifícios. Parte da eletricidade vendida pelas empresas de comercialização é produzida através de fontes renováveis, e com a recente publicação do Decreto de Lei nº 153/2014 de 20 outubro de 2014 que regulamenta o autoconsumo, permitindo que também os consumidores possam produzir a sua própria energia nas suas residências para reduzir os custos com a compra de eletricidade. Neste contexto surgiram os edifícios inteligentes. Por edifícios inteligentes entende-se que são edifícios construídos com materiais que os tornam mais eficientes, possuem iluminação e equipamentos elétricos mais eficientes, e têm sistemas de produção de energia que permitem alimentar o próprio edifício, para um consumo mais sustentado. Os sistemas implementados nos edifícios inteligentes visam a monitorização e gestão da energia consumida e produzida para evitar desperdícios de consumo. O trabalho desenvolvido visa o estudo e a implementação de Redes Neuronais Artificiais (RNA) para prever os consumos de energia elétrica dos edifícios N e I do ISEP/GECAD, bem como a previsão da produção dos seus painéis fotovoltáicos. O estudo feito aos dados de consumo permitiu identificar perfis típicos de consumo ao longo de uma semana e de que forma são influenciados pelo contexto, nomeadamente, com os dias da semana versus fim-de-semana, e com as estações do ano, sendo analisados perfis de consumo de inverno e verão. A produção de energia através de painéis fotovoltaicos foi também analisada para perceber se a produção atual é suficiente para satisfazer as necessidades de consumo dos edifícios. Também foi analisada a possibilidade da produção satisfazer parcialmente as necessidades de consumos específicos, por exemplo, da iluminação dos edifícios, dos seus sistemas de ar condicionado ou dos equipamentos usados.