Consensual negotiation-based decision making for connected appliances in smart home management systems

Recently, the concept of Internet of Agent has been introduced as a potential technology that pushes intelligence, data processing, analytics and communication capabilities down to the point where the data originates. In this paper, we introduce a novel approach for a Decentralized Home Energy Management System by applying the Internet of Agent concept. In particular, we first present an Internet of Agent framework in terms of sensing, communicating and collaborating among connected appliances. Then, the decentralized management based on consensual negotiation mechanism with several intelligent techniques are proposed for dynamic scheduling connected appliance. Specifically, by applying the Internet of Agent framework, connected appliances are regarded as smart agents that are able to make individual decisions by reaching agreement over the exchange of operations on competitive resources. Furthermore, in this study, the load balancing problem in which load shifting is able to reduce the electricity demand during peak hours is taken into account in order to emphasize the effectiveness of our approach. For the experiment, we develop a simulation of smart home environment to evaluate our approach using NetLogo, a tool which provides real-time analysis in the modeling and simulation domain of complex systems.This research was supported by the Chung-Ang University Research Grants in 2018. In addition, this work was supported by the National Research Foundation of Korea (NRF) grant funded by the Korea government (MSIP) (NRF-2017R1A2B4010774)

Urban load optimization based on agent-based model representation

Tese de mestrado integrado em Engenharia da Energia e do Ambiente, apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, em 2018O sistema energético atravessará uma profunda transformação nos próximos anos à medida que a produção renovável distribuída, a flexibilidade no lado do consumo e as funcionalidades de SmartGrid são implementadas. Este processo, conduzido em grande parte pelas imposições causadas pelos efeitos das alterações climáticas, implica profundas transformações na produção e consumo de energia e torna a transição energética extremamente urgente. Simultaneamente, novos players, entidades e modelos de negócio têm emergido em quase todos os níveis da cadeia energética desde a produção, a transmissão, distribuição e comercialização até à gestão da rede elétrica, num movimento conduzido pelo processo de particionamento (unbundling) do sistema elétrico e pela exigência de um sistema mais descentralizado e horizontal. O efeito combinado desta nova paisagem energética torna possíveis novas funcionalidades e arquitecturas de sistema na mesma medida em que coloca enormes problemas de natureza física e matemática mas também enormes questões económicas, sociais e políticas que terão, necessariamente, de ser abordadas e resolvidas. A Gestão do Consumo é um termo abrangente que representa tanto os mecanismos de Resposta na Procura (Demand Response) ou a Gestão no Lado da Procura (Demand-Side Management) e que se impõe como um dos problemas actuais mais importantes em sistemas energéticos inteligentes caracterizados por altas penetrações renováveis e mecanismos de mercado. Para resolver estes problemas, um conjunto de métodos matemáticos e computacionais têm sido propostos nos últimos anos. Otimização distribuída e sistemas inteligentes, sistemas baseados em agentes de software e teoria de jogos encontram-se entre algumas das ferramentas usadas para otimizar o consumo de energia e determinar o agendamento e a alocação ótima de equipamentos e máquinas para consumidores residenciais, comerciais e industriais. Na sequência de trabalhos prévios disponíveis na literatura da especialidade, o presente trabalho propõe um modelo geral para abordar o problema da otimização de cargas através de arquitecturas e métodos baseados no paradigma dos Agentes. O trabalho começa por definir agentes em pontos críticos da rede elétrica e os seus processos internos de raciocínio representados por modelos de otimização matemática. Seguidamente as interações entre agentes são modeladas como um jogo de dois níveis (bi-level game) entre uma entidade gestora da rede e consumidores de energia tipificados de forma a coordenar o carregamento de diversos equipamentos, incluindo veículos elétricos, e determinar uma solução admissível para o sistema global. A funcionalidade geral do modelo proposto é demonstrada através da sua implementação em software proprietário e recorrendo a um conjunto de dados específicos. Está, então, pronto para ser complementado e refinado no futuro de forma a ser aplicado em problemas do mundo real, de grandes dimensões, mas também novas implementações em software open source de forma a ficar acessível a novos utilizadores.The energy system is expected to go through a phase change in coming years as distributed generation, demand flexibility and SmartGrid features gets implemented. The main driver for this process, climate change, imposes constraints on energy production and consumption making energy transition extremely urgent. Simultaneously, new players, entities and business models have emerged at almost all levels of the energy chain from production, transmission, distribution and commercialization down to power grid management driven by the unbundling process and the call for a more decentralized and horizontal energy system. The combined effect of this new energy landscape makes new system’s architectures and functionalities desirable and possible, but poses huge physical, mathematical, engineering, economic and political questions and problems that need to be tackled. Load Management is one broad term depicting Demand-Side Management and Demand Response mechanisms and is one of the pressing problems on smart energy systems. To solve them, a plethora of computational and mathematical methods have been proposed in recent years. Distributed optimization and intelligence, software agents, agent-based systems and game theory are among the tools used to optimize load consumption and determine optimal device scheduling for residential, commercial and industrial power consumers Following previous work found in literature, the present work proposes a general framework to treat the load optimization problem using agent-based architectures and models. We start by defining agents at critical points within the power grid as well as their internal reasoning process depicted by mathematical optimization models. We then proceed to model the cooperative interactions between agents as a Bi-level game between a grid entity and typified power consumers in order to coordinate the charging of several appliances and electrical vehicles and determine a feasible solution for the global system. We show the general functionality of the framework by implementing it in software and applying it to specific datasets. The framework is suitable for further refinement and development when applied to real world problems

Aspectos motivacionais no design de tecnologia para mudanças sociais

Orientador: Maria Cecília Calani BaranauskasTese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de ComputaçãoResumo: Conectando pessoas e presente em todos os aspectos da vida, quando projetadas para este fim, as tecnologias têm potencial de influenciar a forma com que pessoas em um grupo social percebem e se relacionam com as coisas no ambiente. Este estudo de doutorado em Interação Humano-Computador (IHC) investiga como elementos motivacionais da Psicologia podem ser aplicados para informar o design, explo- rando esse potencial da tecnologia em promover mudanças sociais. O estudo é instanciado no domínio de consumo de energia elétrica, lidando com o desafio contemporâneo de cons- cientizar a sociedade dos limites naturais do planeta no que diz respeito ao uso de recursos naturais. Informar o design com aspectos motivacionais é uma abordagem recente em IHC. Quando encontrada na literatura, comumente tem foco em aspectos individuais e intrín- secos da motivação. Contudo, como argumentado nessa pesquisa, o contexto sociocultural evidencia a importância de considerar também os fatores externos que motivam as pessoas a se engajarem com uma tecnologia e com uma determinada questão social. Por considerar tanto fontes intrínsecas quanto extrínsecas de motivação, a Teoria da Autodeterminação é então considerada o principal referencial teórico da Psicologia nessa investigação, e a Semiótica Organizacional é a base metodológica para analisar os elemen- tos socioculturais que influenciam a motivação extrínseca. A análise situada dos dados socioculturais por uma perspectiva motivacional levou ao design da Tecnologia Socialmente Informada para Eco-Feedback de Energia (sigla SEET, em inglês), uma arquitetura que tem por objetivo estabelecer um novo padrão de com- portamento, ou uma nova maneira de perceber o consumo de energia coletivamente. O SEET é composto por um sistema interativo que promove colaboração, e pela Árvore da Energia, um dispositivo de feedback tangível para locais onde há encontro de pessoas. O SEET é avaliado em dois cenários complementares: uma Escola de Ensino Funda- mental no Brasil, onde os dados socioculturais foram coletados, analisados e aplicados para informar o design; e no contexto de um departamento de uma universidade no Reino Unido. Aspectos motivacionais da arquitetura do SEET são então analisadas, assim como o impacto dessa tecnologia ao desencadear as esperadas mudanças sociaisAbstract: By connecting people and being present in almost all aspects of life, when properly de- signed for that, technology can potentially influence the way people in a social group perceive and relate with things in their environment. This PhD study in the Human-Computer Interaction (HCI) field investigates how motivational elements from Psychology can be applied to inform the design aiming at exploring this potential of technology for promoting a social change. The study is in- stantiated in the energy consumption domain, coping with the contemporary challenge of raising awareness among the society of the planet¿s natural resources usage and limits. Informing the design with motivational aspects is a recent approach in HCI. When found in literature, it is mostly focused on individual and intrinsic aspects of motivation. However, as argued in this research, the sociocultural context evidences the importance of considering also the external factors that motivate people to be engaged with technology and the social issue. By taking into account both intrinsic and extrinsic sources of motivation, the Self- Determination Theory is then considered the main theoretical background from Psychol- ogy in this investigation, and the Organisational Semiotics the methodological basis to analyse sociocultural elements that influence extrinsic motivation. The situated analysis of sociocultural data with motivational lenses has led to the de- sign of a Socially-informed Energy Eco-feedback Technology (SEET), an architecture that aims at establishing a "new pattern of behaviour", or a new way of perceiving collective energy consumption. The SEET is composed by an interactive system that promotes collaboration and The Energy Tree, a tangible and public feedback device for gathering places. The SEET is evaluated in two complementary scenarios: an elementary school in Brazil, where the sociocultural data was collected, analysed and applied to inform design; and in the context of an university department in the United Kingdom. Motivational as- pects of the SEET architecture are then analysed, as well as the impact of this technology to trigger the desired social changeDoutoradoCiência da ComputaçãoDoutora em Ciência da Computaçã

Ontologies for the Interoperability of Heterogeneous Multi-Agent Systems in the scope of Energy and Power Systems

Tesis por compendio de publicaciones[ES]El sector eléctrico, tradicionalmente dirigido por monopolios y poderosas empresas de servicios públicos, ha experimentado cambios significativos en las últimas décadas. Los avances más notables son una mayor penetración de las fuentes de energía renovable (RES por sus siglas en inglés) y la generación distribuida, que han llevado a la adopción del paradigma de las redes inteligentes (SG por sus siglas en inglés) y a la introducción de enfoques competitivos en los mercados de electricidad (EMs por sus siglas en inglés) mayoristas y algunos minoristas. Las SG emergieron rápidamente de un concepto ampliamente aceptado en la realidad. La intermitencia de las fuentes de energía renovable y su integración a gran escala plantea nuevas limitaciones y desafíos que afectan en gran medida las operaciones de los EMs. El desafiante entorno de los sistemas de potencia y energía (PES por sus siglas en inglés) refuerza la necesidad de estudiar, experimentar y validar operaciones e interacciones competitivas, dinámicas y complejas. En este contexto, la simulación, el apoyo a la toma de decisiones, y las herramientas de gestión inteligente, se vuelven imprescindibles para estudiar los diferentes mecanismos del mercado y las relaciones entre los actores involucrados. Para ello, la nueva generación de herramientas debe ser capaz de hacer frente a la rápida evolución de los PES, proporcionando a los participantes los medios adecuados para adaptarse, abordando nuevos modelos y limitaciones, y su compleja relación con los desarrollos tecnológicos y de negocios. Las plataformas basadas en múltiples agentes son particularmente adecuadas para analizar interacciones complejas en sistemas dinámicos, como PES, debido a su naturaleza distribuida e independiente. La descomposición de tareas complejas en asignaciones simples y la fácil inclusión de nuevos datos y modelos de negocio, restricciones, tipos de actores y operadores, y sus interacciones, son algunas de las principales ventajas de los enfoques basados en agentes. En este dominio, han surgido varias herramientas de modelado para simular, estudiar y resolver problemas de subdominios específicos de PES. Sin embargo, existe una limitación generalizada referida a la importante falta de interoperabilidad entre sistemas heterogéneos, que impide abordar el problema de manera global, considerando todas las interrelaciones relevantes existentes. Esto es esencial para que los jugadores puedan aprovechar al máximo las oportunidades en evolución. Por lo tanto, para lograr un marco tan completo aprovechando las herramientas existentes que permiten el estudio de partes específicas del problema global, se requiere la interoperabilidad entre estos sistemas. Las ontologías facilitan la interoperabilidad entre sistemas heterogéneos al dar un significado semántico a la información intercambiada entre las distintas partes. La ventaja radica en el hecho de que todos los involucrados en un dominio particular los conocen, comprenden y están de acuerdo con la conceptualización allí definida. Existen, en la literatura, varias propuestas para el uso de ontologías dentro de PES, fomentando su reutilización y extensión. Sin embargo, la mayoría de las ontologías se centran en un escenario de aplicación específico o en una abstracción de alto nivel de un subdominio de los PES. Además, existe una considerable heterogeneidad entre estos modelos, lo que complica su integración y adopción. Es fundamental desarrollar ontologías que representen distintas fuentes de conocimiento para facilitar las interacciones entre entidades de diferente naturaleza, promoviendo la interoperabilidad entre sistemas heterogéneos basados en agentes que permitan resolver problemas específicos de PES. Estas brechas motivan el desarrollo del trabajo de investigación de este doctorado, que surge para brindar una solución a la interoperabilidad de sistemas heterogéneos dentro de los PES. Las diversas aportaciones de este trabajo dan como resultado una sociedad de sistemas multi-agente (MAS por sus siglas en inglés) para la simulación, estudio, soporte de decisiones, operación y gestión inteligente de PES. Esta sociedad de MAS aborda los PES desde el EM mayorista hasta el SG y la eficiencia energética del consumidor, aprovechando las herramientas de simulación y apoyo a la toma de decisiones existentes, complementadas con las desarrolladas recientemente, asegurando la interoperabilidad entre ellas. Utiliza ontologías para la representación del conocimiento en un vocabulario común, lo que facilita la interoperabilidad entre los distintos sistemas. Además, el uso de ontologías y tecnologías de web semántica permite el desarrollo de herramientas agnósticas de modelos para una adaptación flexible a nuevas reglas y restricciones, promoviendo el razonamiento semántico para sistemas sensibles al contexto

Concept of a Robust & Training-free Probabilistic System for Real-time Intention Analysis in Teams

Die Arbeit beschäftigt sich mit der Analyse von Teamintentionen in Smart Environments (SE). Die fundamentale Aussage der Arbeit ist, dass die Entwicklung und Integration expliziter Modelle von Nutzeraufgaben einen wichtigen Beitrag zur Entwicklung mobiler und ubiquitärer Softwaresysteme liefern können. Die Arbeit sammelt Beschreibungen von menschlichem Verhalten sowohl in Gruppensituationen als auch Problemlösungssituationen. Sie untersucht, wie SE-Projekte die Aktivitäten eines Nutzers modellieren, und liefert ein Teamintentionsmodell zur Ableitung und Auswahl geplanten Teamaktivitäten mittels der Beobachtung mehrerer Nutzer durch verrauschte und heterogene Sensoren. Dazu wird ein auf hierarchischen dynamischen Bayes’schen Netzen basierender Ansatz gewählt

Decision support for participation in electricity markets considering the transaction of services and electricity at the local level

[EN] The growing concerns regarding the lack of fossil fuels, their costs, and their impact on the environment have led governmental institutions to launch energy policies that promote the increasing installation of technologies that use renewable energy sources to generate energy. The increasing penetration of renewable energy sources brings a great fluctuation on the generation side, which strongly affects the power and energy system management. The control of this system is moving from hierarchical and central to a smart and distributed approach. The system operators are nowadays starting to consider the final end users (consumers and prosumers) as a part of the solution in power system operation activities. In this sense, the end-users are changing their behavior from passive to active players. The role of aggregators is essential in order to empower the end-users, also contributing to those behavior changes. Although in several countries aggregators are legally recognized as an entity of the power and energy system, its role being mainly centered on representing end-users in wholesale market participation. This work contributes to the advancement of the state-of-the-art with models that enable the active involvement of the end-users in electricity markets in order to become key participants in the management of power and energy systems. Aggregators are expected to play an essential role in these models, making the connection between the residential end-users, electricity markets, and network operators. Thus, this work focuses on providing solutions to a wide variety of challenges faced by aggregators. The main results of this work include the developed models to enable consumers and prosumers participation in electricity markets and power and energy systems management. The proposed decision support models consider demand-side management applications, local electricity market models, electricity portfolio management, and local ancillary services. The proposed models are validated through case studies based on real data. The used scenarios allow a comprehensive validation of the models from different perspectives, namely end-users, aggregators, and network operators. The considered case studies were carefully selected to demonstrate the characteristics of each model, and to demonstrate how each of them contributes to answering the research questions defined to this work.[ES] La creciente preocupación por la escasez de combustibles fósiles, sus costos y su impacto en el medio ambiente ha llevado a las instituciones gubernamentales a lanzar políticas energéticas que promuevan la creciente instalación de tecnologías que utilizan fuentes de energía renovables para generar energía. La creciente penetración de las fuentes de energía renovable trae consigo una gran fluctuación en el lado de la generación, lo que afecta fuertemente la gestión del sistema de potencia y energía. El control de este sistema está pasando de un enfoque jerárquico y central a un enfoque inteligente y distribuido. Actualmente, los operadores del sistema están comenzando a considerar a los usuarios finales (consumidores y prosumidores) como parte de la solución en las actividades de operación del sistema eléctrico. En este sentido, los usuarios finales están cambiando su comportamiento de jugadores pasivos a jugadores activos. El papel de los agregadores es esencial para empoderar a los usuarios finales, contribuyendo también a esos cambios de comportamiento. Aunque en varios países los agregadores están legalmente reconocidos como una entidad del sistema eléctrico y energético, su papel se centra principalmente en representar a los usuarios finales en la participación del mercado mayorista. Este trabajo contribuye al avance del estado del arte con modelos que permiten la participación activa de los usuarios finales en los mercados eléctricos para convertirse en participantes clave en la gestión de los sistemas de potencia y energía. Se espera que los agregadores desempeñen un papel esencial en estos modelos, haciendo la conexión entre los usuarios finales residenciales, los mercados de electricidad y los operadores de red. Por lo tanto, este trabajo se enfoca en brindar soluciones a una amplia variedad de desafíos que enfrentan los agregadores. Los principales resultados de este trabajo incluyen los modelos desarrollados para permitir la participación de los consumidores y prosumidores en los mercados eléctricos y la gestión de los sistemas de potencia y energía. Los modelos de soporte de decisiones propuestos consideran aplicaciones de gestión del lado de la demanda, modelos de mercado eléctrico local, gestión de cartera de electricidad y servicios auxiliares locales. Los modelos propuestos son validan mediante estudios de casos basados en datos reales. Los escenarios utilizados permiten una validación integral de los modelos desde diferentes perspectivas, a saber, usuarios finales, agregadores y operadores de red. Los casos de estudio considerados fueron cuidadosamente seleccionados para demostrar las características de cada modelo y demostrar cómo cada uno de ellos contribuye a responder las preguntas de investigación definidas para este trabajo

Smart grid

Tese de mestrado integrado em Engenharia da Energia e do Ambiente, apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, 2016The SG concept arises from the fact that there is an increase in global energy consumption. One of the factors delaying an energetic paradigm change worldwide is the electric grids. Even though there is no specific definition for the SG concept there are several characteristics that describe it. Those features represent several advantages relating to reliability and efficiency. The most important one is the two way flow of energy and information between utilities and consumers. The infrastructures in standard grids and the SG can classified the same way but the second one has several components contributing for monitoring and management improvement. The SG’s management system allows peak reduction, using several techniques underlining many advantages like controlling costs and emissions. Furthermore, it presents a new concept called demand response that allows consumers to play an important role in the electric systems. This factor brings benefits for utilities, consumers and the whole grid but it increases problems in security and that is why the SG relies in a good protection system. There are many schemes and components to create it. The MG can be considered has an electric grid in small scale which can connect to the whole grid. To implement a MG it is necessary economic and technical studies. For that, software like HOMER can be used. However, the economic study can be complex because there are factors that are difficult to evaluate beyond energy selling. On top of that, there are legislation and incentive programs that should be considered. Two case studies prove that MG can be profitable. In the first study, recurring to HOMER, and a scenario with energy selling only, it was obtained a 106% reduction on production cost and 32% in emissions. The installer would have an $8 000 000 profit in the MG’s lifetime. In the second case, it was considered economic services related to peak load reduction, reliability, emission reduction and power quality. The DNO had a profit of$41,386, the MG owner had $29,319 profit and the consumers had a$196,125 profit. We can conclude that the MG with SG concepts can be profitable in many cases

A methodology for designing layered ontology structures

Semantic ontologies represent the knowledge from different domains, which is used as a knowledge base by intelligent agents. The creation of ontologies by different developers leads to heterogeneous ontologies, which hampers the interoperability between knowledge-based applications. This interoperability is achieved through global ontologies, which provide a common domain representation. Global ontologies must provide a balance of reusability-usability to minimise the ontology effort in different applications. To achieve this balance, ontology design methodologies focus on designing layered ontologies that classify into abstraction layers the domain knowledge relevant to many applications and the knowledge relevant to specific applications. During the design of the layered ontology structure, the domain knowledge classification is performed from scratch by domain experts and ontology engineers in collaboration with application stakeholders. Hence, the design of reusable and usable ontologies in complex domains takes a significant effort. Software Product Line (SPL) design techniques can be applied to facilitate the domain knowledge classification by analysing the knowledge similarities/differences of existing ontologies. In this context, this thesis aims to define new methodological guidelines to design layered ontology structures that enable to classify the domain knowledge taking as reference existing ontologies, and to apply these guidelines to enable the development of reusable and usable ontologies in complex domains. The MODDALS methodology guides the design of layered ontology structures for reusable and usable ontologies. It brings together SPL engineering techniques and ontology design techniques to enable the classification of the domain knowledge by exploiting the knowledge similarities/differences of existing ontologies. MODDALS eases the design of the layered ontology structure. The MODDALS methodology was evaluated by applying it to design the layered structure of a reusable and usable global ontology for the energy domain. The designed layered structure was taken as reference to develop the ontology. The resulting ontology simplifies the ontology reuse process in different applications. In particular, it reduced the average ontology reuse time by 0.5 and 1.2 person-hours in in two different applications in comparison with a global energy ontology which does not follow a layered structure.Ontologia semantikoak datu domeinu ezberdinen ezagutza irudikatzen dute, agente adimendunek jakintza oinarri bezala erabiltzen dutena. Ontologiak ingeniari desberdinek garatzen dituzte eta heterogeneoak dira, aplikazioen arteko komunikazioa oztopatuz. Komunikazio hau ontologia globalen bidez lortzen da, domeinuaren errepresentazio komun bat ematen baitute. Ontologia globalek berrerabilgarritasunerabilgarritasun oreka eman behar dute aplikazio desberdinetan berrerabiltzeko ahalegina murrizteko. Horretarako, ontologia diseinu metodologiek aplikazio askok erabiltzen duten eta aplikazio zehatzetarako garrantzitsua den ezagutza abstrakzio geruzetan sailkatzea proposatzen dute. Geruza egituraren diseinuan zehar, domeinuko adituek eta ontologiako ingeniariek hutsetik sailkatzen dute jakintza, domeinu konplexuetan ontologia berrerabilgarriak eta erabilgarrien diseinu ahalegina areagotuz. Software produktu lerroak diseinatzeko erabiltzen diren teknikak jakintza sailkatzea erraztu ahal dute, ontologien ezagutza antzekotasunak edo desberdintasunak aztertuz. Testuinguru honetan, honakoa da tesiaren helburua: ezagutza garatutako ontologien arabera sailkatzen duen ontologia berrerabilgarri eta erabilgarrien geruza egitura diseinatzeko metodologia bat garatzea; baita metodologia aplikatu ere, ontologia berrerabilgarri eta erabilgarriak domeinu konplexuetan garatu ahal izateko. MODDALS metodologiak ontologia berrerabilgarri eta erabilgarrien abstrakzio geruzak nola diseinatu azaltzen du. MODDALS-ek software produktu lerro eta ontologia diseinu teknikak aplikatzen ditu ezagutza garatuta dauden ontologien antzekotasunen/desberdintasunen arabera sailkatzeko. Planteamendu honek geruza egitura diseinua errazten du. MODDALS ebaluatu da energia domeinurako ontologia berrerabilgarri eta erabilgarri baten egitura diseinatzeko aplikatuz. Diseinatutako geruza egitura erreferentzia gisa hartu da ontologia gartzeko. Egitura onekin, garatutako ontologia berrerabiltzea errazten du aplikazio desberdinetan. Konkretuki, garatutako ontologiak berrerabilpen denbora 0.5 eta 1.2 pertsona-orduetan murriztu du bi aplikazioetan; geruza egitura jarraitzen ez duen ontologia batekin alderatuz.Las ontologías semánticas representan el conocimiento de diferentes dominios, utilizado como base de conocimiento por agentes inteligentes. Las ontologías son desarrolladas por diferentes ingenieros y son heterogéneas, afectando a la interoperabilidad entre aplicaciones. Esta interoperabilidad se logra mediante ontologías globales que proporcionan una representación común del dominio, las cuales deben proporcionar un balance de reusabilidad-usabilidad para minimizar el esfuerzo de reutilización en diferentes aplicaciones. Para lograr este balance, las metodologías de diseño de ontologías proponen clasificar en capas de abstracción el conocimiento del dominio común a muchas aplicaciones y el que es relevante para aplicaciones específicas. Durante el diseño de la estructura de capas, el conocimiento se clasifica partiendo de cero por expertos del dominio e ingenieros de ontologías. Por lo tanto, el diseño de ontologías reusables y usables en dominios complejos requiere un gran esfuerzo. Las técnicas de diseño de líneas de producto de software pueden facilitar la clasificación del conocimiento analizando las similitudes/diferencias de conocimiento de ontologías existentes. En este contexto, el objetivo de la tesis es crear una metodología de diseño de la estructura de capas para ontologías que permita clasificar el conocimiento tomando como referencia ontologías existentes, y aplicar esta metodología para poder desarrollar ontologías reusables y usables en dominios complejos. La metodología MODDALS explica cómo diseñar estructuras de capas para ontologías reusables y usables. MODDALS adopta técnicas de diseño de líneas de producto en combinación con técnicas de diseño de ontologías para clasificar el conocimiento basándose en las similitudes/diferencias de ontologías existentes. Este enfoque facilita el diseño de la estructura de capas de la ontología. La metodología MODDALS se ha evaluado aplicándola para diseñar la estructura de capas de una ontología global reusable y usable para el dominio de la energía. La estructura de capas diseñada se ha tomado como referencia para desarrollar la ontología. Con esta estructura, la ontología resultante simplifica la reutilización de ontologías en diferentes aplicaciones. En concreto, la ontología redujo el tiempo de reutilización en 0.5 y 1.2 personas-hora en dos aplicaciones respecto a una ontología global que no sigue una estructura por capas

A novel multi-level and community-based agent ecosystem to support customers dynamic decision-making in smart grids

Electrical systems have evolved at a fast pace over the past years, particularly in response to the current environmental and climate challenges. Consequently, the European Union and the United Nations have encouraged the development of a more sustainable energy strategy. This strategy triggered a paradigm shift in energy consumption and production, which becoming increasingly distributed, resulted in the development and emergence of smart energy grids. Multi-agent systems are one of the most widely used artificial intelligence concepts in smart grids. Both multi-agent systems and smart grids are distributed, so there is correspondence between the used technology and the network's complex reality. Due to the wide variety of multi-agent systems applied to smart grids, which typically have very specific goals, the ability to model the network as a whole may be compromised, as communication between systems is typically non-existent. This dissertation, therefore, proposes an agent-based ecosystem to model smart grids in which different agent-based systems can coexist. This dissertation aims to conceive, implement, test, and validate a new agent-based ecosystem, entitled A4SG (agent-based ecosystem for smart grids modelling), which combines the concepts of multi-agent systems and agent communities to enable the modelling and representation of smart grids and the entities that compose them. The proposed ecosystem employs an innovative methodology for managing static or dynamic interactions present in smart grids. The creation of a solution that allows the integration of existing systems into an ecosystem, enables the representation of smart grids in a realistic and comprehensive manner. A4SG integrates several functionalities that support the ecosystem's management, also conceived, implemented, tested, and validated in this dissertation. Two mobility functionalities are proposed: one that allows agents to move between physical machines and another that allows "virtual" mobility, where agents move between agent communities to improve the context for the achievement of their objectives. In order to prevent an agent from becoming overloaded, a novel functionality is proposed to enable the creation of agents that function as extensions of the main agent (i.e., branch agents), allowing the distribution of objectives among the various extensions of the main agent. Several case studies, which test the proposed services and functionalities individually and the ecosystem as a whole, were used to test and validate the proposed solution. These case studies were conducted in realistic contexts using data from multiple sources, including energy communities. The results indicate that the used methodologies can increase participation in demand response events, increasing the fitting between consumers and aggregators from 12 % to 69 %, and improve the strategies used in energy transaction markets, allowing an energy community of 50 customers to save 77.0 EUR per week.Os últimos anos têm sido de mudança nos sistemas elétricos, especialmente devido aos atuais desafios ambientais e climáticos. A procura por uma estratégia mais sustentável para o domínio da energia tem sido promovida pela União Europeia e pela Organização das Nações Unidas. A mudança de paradigma no que toca ao consumo e produção de energia, que acontece, cada vez mais, de forma distribuída, tem levado à emergência das redes elétricas inteligentes. Os sistemas multi-agente são um dos conceitos, no domínio da inteligência artificial, mais aplicados em redes inteligentes. Tanto os sistemas multi-agente como as redes inteligentes têm uma natureza distribuída, existindo por isso um alinhamento entre a tecnologia usada e a realidade complexa da rede. Devido a existir uma vasta oferta de sistemas multi-agente aplicados a redes inteligentes, normalmente com objetivos bastante específicos, a capacidade de modelar a rede como um todo pode ficar comprometida, porque a comunicação entre sistemas é, geralmente, inexistente. Por isso, esta dissertação propõe um ecossistema baseado em agentes para modelar as redes inteligentes, onde vários sistemas de agentes coexistem. Esta dissertação pretende conceber, implementar, testar, e validar um novo ecossistema multiagente, intitulado A4SG (agent-based ecosystem for smart grids modelling), que combina os conceitos de sistemas multi-agente e comunidades de agentes, permitindo a modelação e representação de redes inteligentes e das suas entidades. O ecossistema proposto utiliza uma metodologia inovadora para gerir as interações presentes nas redes inteligentes, sejam elas estáticas ou dinâmicas. A criação de um ecossistema que permite a integração de sistemas já existentes, cria a possibilidade de uma representação realista e detalhada das redes de energia. O A4SG integra diversas funcionalidades, também estas concebidas, implementadas, testadas, e validadas nesta dissertação, que suportam a gestão do próprio ecossistema. São propostas duas funcionalidades de mobilidade, uma que permite aos agentes mover-se entre máquinas físicas, e uma que permite uma mobilidade “virtual”, onde os agentes se movem entre comunidades de agentes, de forma a melhorar o contexto para a execução dos seus objetivos. É também proposta uma nova funcionalidade que permite a criação de agentes que funcionam como uma extensão de um agente principal, com o objetivo de evitar a sobrecarga de um agente, permitindo a distribuição de objetivos entre as várias extensões do agente principal. A solução proposta foi testada e validada por vários casos de estudo, que testam os serviços e funcionalidades propostas individualmente, e o ecossistema como um todo. Estes casos de estudo foram executados em contextos realistas, usando dados provenientes de diversas fontes, tais como comunidades de energia. Os resultados demonstram que as metodologias utilizadas podem melhorar a participação em eventos de demand response, subindo a adequação entre consumidores e agregadores de 12 % para 69 %, e melhorar as estratégias utilizadas em mercados de transações de energia, permitindo a uma comunidade de energia com 50 consumidores poupar 77,0 EUR por semana

Small is Necessary

Does small mean less? Not necessarily. In an era of housing crises, environmental unsustainability and social fragmentation, the need for more sociable, affordable and sustainable housing is vital. The answer? Shared living - from joint households to land-sharing, cohousing and ecovillages. Using successful examples from a range of countries, Anitra Nelson shows how 'eco-collaborative housing' - resident-driven low impact living with shared facilities and activities - can address the great social, economic and sustainability challenges that householders and capitalist societies face today. Sharing living spaces and facilities results in householders having more amenities and opportunities for neighbourly interaction. Small is Necessary places contemporary models of 'alternative' housing and living at centre stage arguing that they are outward-looking, culturally rich, with low ecological footprints and offer governance techniques for a more equitable and sustainable future