Problema de Alocação de Salas e Laboratórios no IFC SBS utilizando Programação Inteira Problem Allocation of Rooms and Laboratories in IFC SBS using Integer Programming

Esse trabalho visa mostrar um formato novo para as acomodações de salas de aulas e laboratórios do IFC São Bento do Sul para melhorar a eficácia na utilização dos espaços com auxílio de modelagem matemática computacional. Até o momento os resultados encontrados são limitados para cada horário. &nbsp

COFRADÍA LATINOAMERICANA

O projeto de extensão: “Cofradía Latinoamericana” visa estimular o ativismo cultural,da oralidade à escrita, da performance à cultura digital, da pintura ao grafite, daliteratura à música. Por meio de encontros periódicos, tem por objetivo fomentar avalorização das expressões artísticas latino-americanas. O projeto vem sendodesenvolvido há dois anos no Instituto Federal Catarinense - Campus São Bento doSul, desde 2017, ano em que o campus iniciou suas atividades com o ensino médiointegrado. Até o momento o projeto teve dez encontros, contando com a participaçãode até 90 pessoas

Sistema de gerenciamento de energia para microrredes

Orientador: Prof. Dr. Alexandre Rasi AokiDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. Defesa : Curitiba, 30/11/2021Inclui referências: p. 88-91Área de concentração: Sistemas de PotênciaResumo: Na atualidade, a busca por eficiência energética e por tecnologias que a possibilite é uma realidade em praticamente todas as partes da sociedade. As microrredes surgem como alternativa tecnológica para atender esta questão, melhorando a eficiência, resiliência e confiabilidade do sistema elétrico, devido a presença de recursos energéticos distribuídos, como os geradores fotovoltaicos e eólicos bem como os sistemas de armazenamento de energia de baterias. Porém, a presença destes adiciona complexidade à operação destes sistemas elétricos, em especial devido a característica variável da geração, bem como a incerteza na demanda, surgindo novos desafios relacionados ao gerenciamento de energia. Assim, esta dissertação propõe um sistema de gerenciamento de energia em tempo real para microrredes conectadas à rede de distribuição e no modo ilhado, utilizando uma abordagem com técnicas de inteligência artificial para avaliar as divergências entre o despacho (realizado ontem visando o dia seguinte) e o tempo real (acontecendo hoje). Técnicas de redes neurais artificiais são utilizadas para prever a demanda e a geração no próximo ponto de operação da microrrede (adotado como um intervalo de 10 minutos) com base em dados históricos. Uma abordagem de cálculo do desvio entre despacho e tempo real em três dimensões de análise é apresentada, considerando a geração de energia fotovoltaica, curva de carga e estado de carga (SOC) das baterias. O sistema categoriza o desvio em três conjuntos fuzzy (pequeno, médio e grande) e atua de acordo. Um sistema de apoio a decisão com inferência fuzzy é utilizado para ajustar o próximo ponto de operação, e uma abordagem de programação linear inteira-mista (PLIM) é utilizada para otimizar um novo ponto de operação quando o desvio é grande e o ponto de operação do despacho é infactível. São apresentadas simulações em oito diferentes cenários de operação da microrrede para análise da atuação do sistema. Além destes, uma simulação de um dia completo é analisada considerando uma microrrede real com intervalos de tempo de atuação de 10 minutos, utilizando os dados dos pontos de operação realizados pela microrrede para o sistema de previsão do próximo ponto. Os resultados mostram que a metodologia utilizada consegue atender a questão das incertezas de geração e demanda, através da categorização dos desvios para que o sistema atue de acordo. Ainda, na simulação do dia inteiro é observada uma redução de custo operacional da microrrede através do controle da taxa de carga e descarga da bateria.Abstract: Nowadays, the pursue for energy efficiency and technologies that makes it possible is a reality in almost all parts of society. Microgrids arise as a technological alternative to address this issue, improving the efficiency, resilience, and reliability of the electrical system, due to the presence of distributed energy resources, such as photovoltaic and wind generators as well as battery energy storage systems. However, their presence adds complexity to the operation of these electrical systems, especially due to the intermittent characteristic of generation, as well as the uncertainty in demand, creating new challenges related to energy management. Thus, this dissertation proposes a real time energy management system for microgrids connected to the wider electrical grid and in island mode, using an approach with artificial intelligence techniques to evaluate the deviation between dispatch (carried out in the day before for the day-ahead) and real-time (happening today). Artificial neural network techniques are used to forecast demand and generation at the next microgrid operating point (adopted as a 10-minute interval) based on historical data. An approach to calculate the deviation between dispatch and real time in three dimensions of analysis is presented, considering the photovoltaic energy generation, load curve and batteries state of charge (SOC). The system categorizes the deviation into three fuzzy sets (small, medium, and large) and acts accordingly. A decision support system with a fuzzy inference system is used to adjust the next operating point, and a mixed-integer linear programming (MILP) approach is used to optimize a new operating point when the deviation is large, and the operating point of dispatch is unfeasible. Simulations in eight different microgrid operation scenarios are presented to analyze the system performance. In addition to these, a full-day simulation is analyzed considering a real microgrid with operating time 10-minutes intervals, using data from the operating points performed by the microgrid for the next operation point forecasting system. The results shows that the methodology used manages to address the issue of generation and demand uncertainties, through the categorization of deviations so that the system acts accordingly. Also, in the full-day simulation, a reduction in the operating cost of the microgrid is observed through the control of the charge and discharge rate of the battery

Social media data reveals multiple cultural services along the 8.500 kilometers of Brazilian coastline

Cultural ecosystem services (CES) are benefits that people receive from ecosystems, for example, through spiritual enrichment, cognitive development, recreation, and aesthetic experiences. These are important contributors to human well-being, but are challenging to measure due to their intangible nature and because they may vary spatially depending on ecosystem condition and restrictions on use. Here, we employ a big data methodology to identify CES over a large scale case study with the purpose of providing insights for marine and coastal management. First, we used machine learning to identify features present in 21,789 Flickr photographs taken across approximately 8,500 km of the Brazilian coastline. Then, we associated the keywords describing the identified features with broad CES categories allowing us to identify and map the geographical distribution of cultural services. We found that CES related to aesthetic experiences were more represented in photographs taken in protected areas, while other forms of cultural value (e.g. sport recreation, social recreation) were more frequent in unprotected areas. Notwithstanding the unavoidable biases in favour of certain CES representations, our results illustrate diverse forms of cultural services generated by the Brazilian coast. While there was a generally higher provision of CES per user in protected areas reflecting their enhanced potential to support tourism and other CES-related activities, the image classification algorithm was not able to identify CES which are less dependent on the biophysical domain such as spiritual values, inspiration, education and arts. We believe that our approach can be applied at broader scales (continental and global) in order to uncover cultural services in multiple environments while strongly recommending integration with social science based methodologies and expertise. We further advocate for the employment of such automatic evaluation at local scale as a tool to complement other approaches in support of protected area management, including resource allocation and investments to potentialize CES (i.e. recreational infrastructure, wildlife observation posts) or other relevant ecosystem services.Peer reviewe