Algoritmos Evolutivos Multi-objetivo para gestão da ... · Principal objetivo do escalonamento de...

Algoritmos Evolutivos Multi-objetivo para gestão da demanda de energia elétrica

Carlos Henggeler Antunes Deptº de Engª Electrotécnica e de Computadores - Universidade de Coimbra

Iniciativa Energia para a Sustentabilidade - EfS INESC Coimbra

[email protected]; http://www2.deec.uc.pt/~ch

Integração de geração distribuída + evolução dos sistemas de energia elétrica para as smart-grids

Crescente integração de ICT

Demanda recurso com potencial de gestão e controlo: - alteração dos padrões de consumo de eletricidade de modo a satisfazer os requisitos dos serviços de energia dos utilizadores

Gestão da demanda de energia elétrica papel mais importante na eficiência global do sistema

Atrativa para diferentes intervenientes

Motivação

Evolução para as smart grids

Rede elétrica que permitirá integrar de forma inteligente as

ações de todos os utilizadores a elas ligados

produtores centralizados e dispersos,

operadores de transporte e distribuição,

comercializadores,

consumidores

assegurando de forma eficiente o abastecimento sustentável,

económico e seguro de energia elétrica.

Smart grids

Integra produtos e serviços inovadores com monitorização, controlo, comunicação, e tecnologias de auto-regeneração (self-healing) para:

- facilitar a ligação e operação de geradores de todas as tecnologias e tamanhos,

- permitir aos consumidores um papel ativo na otimização da operação global do sistema,

- oferecer aos consumidores mais e melhor informação para escolhas mais diversificadas,

- reduzir o impacto ambiental global do sistema elétrico, - oferecer níveis acrescidos de fiabilidade e segurança de

abastecimento.

Smart grids

O desenvolvimentos das Smart Grids envolve questões - tecnológicas, - de mercado e comerciais, - de impacto ambiental, - de quadro regulatório, - de estabelecimento de standards, - de uso de ICT, - de desenho de estratégias de migração.

Inteligência distribuída: equipamentos e algoritmos.

Gestão integrada de recursos: cargas + geração local + armazenamento (VE)

Smart grids … e PO

O modelo actual do PPEC contempla a existência de candidaturas bienais, constituídas por um conjunto de medidas de promoção da eficiência no consumo de energia eléctrica propostas e executadas pelo comercializadores, agentes externos e operadores de redes de energia eléctrica.

As medidas são divididas em duas tipologias, alvo de avaliação separada:

- medidas tangíveis * indústria e agricultura, * comércio e serviços, * residencial; - medidas intangíveis.

Smart … rede, contadores, aparelhos, termóstatos, bairros, cidades, economias, …

Gestão do lado da demanda

Cargas de utilização final

- desligadas durante curtos períodos de tempo reduzir a

ponta do diagrama de carga e/ou os custos de aquisição,

- funcionamento deslocado no tempo períodos em que a

energia é mais barata,

- parâmetros de controlo alterados temporariamente

pequena diminuição do nível de serviço.

Gestão da demanda

Ações de controlo de cargas interesse potencial para diversos intervenientes

- consumidores que pretendem minimizar a factura ou maximizar a integração de outros recursos de armazenamento ou geração local,

- fornecedores que pretendem aumentar os lucros ou aumentar a quota de mercado,

- gestor da rede de distribuição que pretende optimizar o funcionamento do sistema

- aumentar a eficiência do mercado de energia

Gestão da demanda

Devem ser concebidas tendo em conta múltiplos aspectos de

avaliação:

- diminuição da ponta do diagrama de carga a diferentes

níveis de agregação,

- maximizar os lucros,

- minimizar o desconforto causado aos consumidores

- minimizar perdas

Ações de controlo de cargas

Usos finais (sector residencial)

Alterar a forma e amplitude dos padrões de procura

Reduzir a ponta do diagrama de cargas evitando restrições de

capacidade e/ou picos de preços

Ações de controlo padrões on/off aplicados às cargas

controláveis, agrupadas de acordo com tipo, características

físicas, localização, etc.

Efeito indesejável efeito de restituição (payoff) devido ao

restabelecimento “demasiado simultâneo” da alimentação após

interrupção ponta mais elevada do que existiria sem ações de

controlo!

Controlo direto de cargas

Problema combinatório: identificação dos padrões on/off a aplicar em grupos de cargas sob controlo duração e localização no tempo de cada período off

Diferentes durações dos períodos on/off maior flexibilidade no controlo de cargas

melhores resultados nas múltiplas perspetivas de análise: económica, técnica, qualidade de serviço


Funções objetivo

Minimizar a ponta do diagrama de carga, avaliada a diferentes níveis de agregação da demanda!

!- sub-estação (SE), !!- postos de transformação (PT1, PT2)!

Minimizar desconforto imposto ao consumidor !!- número de minutos!

!- máximo intervalo! Maximizar lucros ! Minimizar perdas!

Algoritmo genético multi-objetivo

Design (não requerendo pré-especificação) + seleção das ações de controlo

Modelos fisicamente baseados reproduzem os fenómenos físicos (incluindo efeito de payback) que ocorrem nas cargas sujeitas às ações de controlo

Cargas: AC + EWH


Principais características Representação: binária Tamanho da população: 100 Seleção: torneio binário Mutação: controlo adaptativo (de acordo com os valores

obtidos para cada função objectivo) Cruzamento: um ponto, prob. 0.7 Restrições: penalização da fitness Comportamento elitista (baseado na distância de cada

indivíduo a um ponto meta-óptimo) Possibilidade de introduzir interativamente níveis de

aspiração e de reserva

Controlo adaptativo da probabilidade de mutação


1860 cargas (1415 EWH +445 AC) em 20 grupos Limiares de conforto associados às cargas controláveis: 45ºC para AQS e 25ºC para a temperatura ambiente Dia útil, verão; Ponta: 31632 kW (SE), 602 kW (PT1), 707 kW (PT2)

Demand at the three aggregation levels (PA- full; PD1- dotted; PD2- pattern)

0

5000

10000

15000

20000

25000

30000

35000

0:00

1:00

2:00

3:00

4:00

5:00

6:00

7:00

8:00

9:00

10:0

0

11:0

0

12:0

0

13:0

0

14:0

0

15:0

0

16:0

0

17:0

0

18:0

0

19:0

0

20:0

0

21:0

0

22:0

0

23:0

0

Sub

-sta

tion

dem

and

(kW

)

0

100

200

300

400

500

600

700

800

Less

agg

rega

te d

eman

d (P

D1

and

PD

2)

(kW

)


Funções objetivo: - SE: 30901 kW

- PT1: 562 kW

- PT2: 579 kW,

- tempo total de violação do

limiar de conforto: 0

- máximo intervalo contínuo

de violação do limiar de

conforto: 0

- factor de perdas: 0.53518

- lucros: 7335 k€


- Diagrama de carga no PT2 sem e com ações de controlo - Redução da ponta: no PT2 = 128 kW (43.8% da carga sob controlo no período de ponta, 18.1% da ponta); na SE = 731 kW (33.6% da carga sob controlo, 2.31% da ponta).

Demand at PT2: without(thin) and with (dotted) power curtailments

0

100

200

300

400

500

600

700

800

0:00

1:00

2:00

3:00

4:00

5:00

6:00

7:00

8:00

9:00

10:0011

:0012

:0013

:0014

:0015

:0016

:0017

:0018

:0019

:0020

:0021

:0022

:0023

:00

kW

!

Controlo directo de cargas + reparametrização

! !

!"#$%&'%(')*"&!"#$% &'()*(

+,-.%/01234(5678

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A +, +-. //-, /0 12/B /3 /-4 /0 /0-, 12+C 03 /-5 //-, /0 6!D /3 7 /0 /0-, 6!E /, +-. /0-, /7 6!F /3 +-7 /0-, /7 6!G 0, /-7 // //-, 6!H /3 /-7 /0 /0-, 6!I /3 7 //-, /0 12+AJ 03 0-4 /0 /0-, 6!AA +, +-4 /0-, /7 12/AB /, 4 // //-, 6!AC 03 /-7 /0-, /7 6!AD /3 0-7 //-, /0 12/AE 03 /-7 /0-, /7 6!AF /, +-. /0-, /7 6!AG +3 /-7 /0 /0-, 12+AH +, +-7 /0-, /7 12+AI +, +-4 /0-, /7 12/BJ +, +-. //-, /0 12+BA +3 +-4 /0-, /7 12/BB +, +-7 /0-, /7 12+BC /3 +-7 /0-, /7 6!BD /3 /-7 /0 /0-, 6!

Acções de controlo direto de cargas

Reparametrização da banda morta

Optimizar o escalonamento de cargas eléctricas (residenciais) de acordo com sinais da rede + restrições/preferências definidas pelo utilizador!

Minimizar a conta de eletricidade, tendo em conta as preferências e assegurando a qualidade dos serviços de energia!

Restrições: !!- nível de potência contratada,!!- preferências relativas aos períodos admissíveis/preferidos

para o funcionamento de cada carga,!!- energia “usável” em cada período de tempo para ter em

conta variações na carga base (não controlável).!

Gestão de cargas (residenciais)

!Tarifas dinâmicas (num contexto smart grid)!

!Atitude proativa do consumidor residencial típico para optimizar o uso de energia eléctrica face a variáveis dinâmicas!

! !preços da eletricidade!! !condições climatéricas!! !requisitos de conforto!! !disponibilidade de geração local!! !armazenamento (VE)!


Principal objetivo do escalonamento de cargas:!

!- ajudar os consumidores a tirar partido de diferentes utilizações dos serviços de energia para reduzir a conta de eletricidade através da implementação de ações de resposta da demanda!

Ações de controlo sobre cargas controláveis atrasar ou antecipar os ciclos de funcionamento das cargas, respeitando as preferências dos utilizadores.!


Carga não disponível para ações de controlo!

Cargas controláveis!!- interrompíveis!!- deslocáveis!!- reparametrizáveis!

!Variação do preço €/kWh !!Vários níveis de potência contratada!!Preferências sobre períodos de tempo de funcionamento!



slot 1

0 4 12 1 2 3 5 6 7 8 9 10 11 13 17 14 15 16 18 19 20 21 22 23 24

slot 2

Slot

s de

tem

po

MLL slot 1

MLR *

slot 2slot 1MLR **

Horas

MLL

MLR*

MLR**

MLR** no período 2 MLR* no

período 1

MLL no período 1

OU 2


slot 2Slot

s de

tem

po

slot 1

0 4 12 1 2 3 5 6 7 8 9 10 11 13 17 14 15 16 18 19 20 21 22 23 24

1

0 Pena

lizaç

ão MLL

slot 2Slot

s de

tem

po

slot 1

0 4 12 1 2 3 5 6 7 8 9 10 11 13 17 14 15 16 18 19 20 21 22 23 24

1

0 Pena

lizaç

ão MLL

slot 2Slot

s de

tem

po

slot 1

0 4 12 1 2 3 5 6 7 8 9 10 11 13 17 14 15 16 18 19 20 21 22 23 24

1

0 Pena

lizaç

ão MLL

Penalidades associadas às preferências sobre períodos de tempo de utilização de cada carga


Função objectivo =

€ energia consumida pelas cargas controláveis +

€ penalidade associada às preferências +

€ penalidade relativa a (potência contratada – ponta) +

€ penalidade relativa a energia “usável” em cada período

de tempo


0 4 12 1 2 3 5 6 7 10 11 13 17 14 15 16 18 19 20 21 22 23 24 0

P contratada

9 8

Potência contratada

Variação da carga base (não controlável) interrupção dos

serviços de energia (solução não admissível)

AG MO para gestão de cargas cíclicas

Principais características Representação: string de inteiros (minuto em que o ciclo tem início) Tamanho da população: 200 Seleção: torneio ternário Cruzamento: máscara binária, prob. 0.5 Mutação: desvio max 5 min., prob. 0.8 Elitismo: 5% pop. (substituem indivíduos com pior fitness)

AG MO para gestão de cargas cíclicas

Nova representação: - cargas deslocáveis (minuto de início) - cargas termostáticas (padrão on/off ou variação do ponto de operação) - VE (minuto de início e nível de potência de carregamento)

!


0 4 2 3 5 6 7 Horas

0

P

8 24 1 9

•  MLR •  MSR •  MLL

•  EHW

0 4 1 2 3 5 6 7 Horas

0

Pterm

Utilização de água quente às 8 horas

8 9 24

•  VE

0 4 2 3 5 6 7 8 0

Pve

9 24 1

312

4

5

2 3 4

5

5

!Agregador: intermediário entre os EMS em cada casa e a rede para coordenar a disseminação em larga escala de DR!

!Providenciar serviços de sistema aumentar a eficiência, assegurar maior segurança e fiabilidade e qualidade de serviço!

!Usar a flexibilidade dos recursos do lado da procura e as restrições técnicas da rede e das cargas controláveis contribuir para o equilíbrio oferta/procura e mitigar a intermitência das fontes renováveis !

Agregador

!Cluster de utilizadores com características semelhantes: potência contratada, perfil de uso, localização, …!

!Baseline perfil de consumo de cada cluster + resposta a sinais de disponibilidade/quantidade enviados pelo agregador!

!Função objetivo: maximizar os lucros do agregador, resultantes de “vender” à rede a flexibilidade dos clusters de utilizadores e recompensar os consumidores participantes (pelas cargas desviadas/desligadas de acordo com os pedidos)!

Agregador

Modelo de programação inteira mista! Variáveis binárias!

!- enviar ou não uma oferta à rede (Ot), !!- enviar ou não um pedido a cada cluster (At),!

Variáveis contínuas!!- quantidade de energia que o agregador pode oferecer à

rede (Et) !!- diferença entre o consumo baseline de cada cluster e a

sua função de resposta (Dt)! Restrições técnicas e funcionais!

Agregador

Agregador

TABLE I

CLUSTER DETAILS

Cluster ID Size Reliability

1 900 1

2 800 1

3 1250 0.6

4 1020 0.8

Besides the functional constraints discussed before, we

need to add some technical constraints to guarantee con-

sistent solutions.

This family of constraints described in Equation (6) de-

fines the variables Rt as the minimum difference between

baseline and actual load profiles in the whole load area.

In the last two constraint, we define M as an arbitrarily

large constant. The Equation (7) is a family of constraints

introduced to link the two families of decision variables, Yt

and Rt. In fact, Rt must be positive whenever the aggregator

is able to present an offer to the market (i.e., Yt = 1).

The last family of constraints (Equation (8)) guarantees

that – whenever the aggregator is able to present an offer to

the market (i.e., Yt = 1) – the energy offered to the market

is at most equal to the overall flexibility gathered by the

aggregator.

IV. NUMERICAL SIMULATION RESULTS

In this section, numerical results provided by the opti-

mization algorithm in a simulated scenario are presented

together with a discussion on advantages and limitations of

the approach.

We perform our experiments assuming that consumers

belong to four clusters, whose characteristics (namely, size

and reliability) are specified in Table I.

Although the optimization model is flexible, in our tests

we assume 24 one hour time slots for the market time scale

and 15 minutes time slots for the consumer time scale.

The energy price forecasts over the 24-hour time horizon

have been derived based on historical data, and are depicted

in Fig. 2.

Fig. 2. Energy price forecasts for the day-ahead market

The flexibility requests to be examined by the aggregator

optimization module are derived as follows. We consider

• two price levels; namely, 0.01e and 0.02e;

• a single volume reduction level of 1 kW;

• two options for the duration of a flexibility request;

namely, 2 hours (i.e., 8 time slots) and 3 hours (i.e.,

12 time slots).

To control the overall computational effort, we do not

account for all the possible level combinations of the three

factors, limiting the number of flexibility requests for each

cluster to 90 signals. The minimum and maximum size of

the bid have been fixed to ω = 100 kWh and Ω = 1 MWh,

respectively.

For each possible flexibility request, the response function

of the cluster is known; an example is given in Fig. 3.

Fig. 3. Baseline load profile and response function of a cluster to a

flexibility request

Based on this input data, we solve the optimization prob-

lem formulated in Section III-A using CPLEX [16]. The

optimal solution consists of the following bid made on the

energy market: from 9 to 10, the aggregator offers 187 kWh;

from 10 to 11, he offers 1 MWh; from 11 to 12, he offers

975.8 kWh and from 12 to 13 he offers 1 MWh. The resulting

bid is depicted in Fig. 4, represented by the red bars. The

blue profile shown in this figure represents the total amount

of power collected by the aggregator. Notice that in two time

intervals (from 10 to 11 and from 12 to 13) the aggregator

would be able to offer more than it does, due to a slightly

higher amount of power collected over the whole market

time slot; however, having fixed a threshold Ω = 1 MWh,

the aggregator is not allowed to exceed this value.

The energy collected by the aggregator is due to the

following flexibility requests sent to the clusters: clusters 1and 2 receive a reduction request of 1 kW lasting 3 hours,

from 9 to 12, with a corresponding reward of 0.02e; clusters

3 and 4 receive a reduction request of 1 kW from 11 to 14,

with a corresponding reward of 0.02e.

We point out that the aggregator formulates his bids over

the time slots corresponding to higher forecasted energy

prices, as it is evident from Fig. 2. The overall aggregator’s

profit for the optimal solution found by the algorithm is equal

100

Fig. 4. Aggregator offers to the energy market

Fig. 5. Baseline profile (dotted) of the load area and response profile (solid)to the aggregator’s offer

to 442.79e: 54.37ewill be paid by the aggregator to the con-sumers participating in the active demand, and the remainingamount is the net gain derived from selling the collectedflexibility to the market, according to the formulated bids.Notice that the seemingly low reward received by a singleconsumer corresponds to a significant daily saving on theenergy bill.

Fig. 5 shows the response of the whole load area to theoffer formulated by the aggregator; the dotted line representsthe baseline profile of the load area, obtained by summingup the base profiles of the clusters belonging to that loadarea. This figure highlights the power reduction over thetime intervals of the aggregator’s flexibility request, andthe corresponding payback in the following hours, due toa shift in consumers’ loads. The dashed upper and lowerlines denote the maximum and minimum loads compatiblewith the load area, over the 24-hour time horizon.

This test has been performed using a 3 GHz Intel Core 2Duo processor with 3.25 GB of RAM; the computation timerequired to find an optimal solution was about 3 minutes.Additional experiments with 4000 flexibility requests foreach cluster have been executed, taking a computational timeof approximately 45 minutes. In consideration of the fact thatthe problem is solved off-line (e.g. the day ahead), these com-putational times are practically feasible, i.e., the optimizationmodel can be solved exactly with no need to resort to specificsolution approaches such as dual decomposition or heuristic

techniques.

V. CONCLUSIONS

In this paper an optimization approach has been proposedallowing the aggregator to gather consumer flexibility in anelectricity distribution network, for generating services andbids to be submitted to the energy market. With referenceto the day-ahead market, it is shown how the aggregatorproblem can be formulated and solved through mixed in-teger linear programming. Simulation results are provided,showing the effectiveness and the flexibility features of theproposed approach. Besides the environmental impact, theoptimal solution found suggests considerable daily savingsfor consumers participating in the active demand.Extensions of the presented approach to deal with the intra-day market as well as the management of derivatives in thewholesale energy market are the subject of ongoing work.

REFERENCES

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Vision and strategy for europes electricity networks of the future. 2006.[7] A. Chakrabortty and J. H. Chow. Invited Session: Emerging applica-

tions of control theory in electric smart grids. In Proc. of 49th IEEEConf. on Decision and Control, pages 182–218, Atlanta, December2010.

[8] A. Papavasiliou, H. Hindi, and D. Greene. Market-based controlmechanisms for electric power demand response. Proc. of 49th IEEEConf. on Decision and Control, pages 1891–1898, December 2010.

[9] S. Meyn, M. Negrete-Pincetic, G. Wang, A. Kowli, and E. Shafieep-oorfard. The value of volatile resources in electricity markets.Proc. of 49th IEEE Conf. on Decision and Control, pages 1029–1036,December 2010.

[10] A. Kiani and A. Annaswamy. The effect of a smart meter oncongestion and stability in a power market. Proc. of 49th IEEEConf. on Decision and Control, pages 194–199, December 2010.

[11] A. Roozbehani, M. Dahleh, and S. Mitter. On the stability of wholesaleelectricity markets under real-time pricing. Proc. of 49th IEEEConf. on Decision and Control, pages 1911–1918, December 2010.

[12] A. Baitch, A. Chuang, G. Mauri, and C. Schwaegerl. Internationalperspectives on demand-side integration. Proc. of 2007 CIRED - 19thInternational Conference on Electricity Distribution, Paper No. 0914,May 2007.

[13] R. Belhomme, R. Cerero Real de Asua, G. Valtorta, A. Paice,F. Bouffard, R. Rooth, and A. Losi. ADDRESS - Active demand forthe smart grids of the future. Proc. of 2008 CIRED Seminar: SmartGrids for Distribution, Paper No. 0080, June 2008.

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[15] M. Sebastian, J. Marti, and P. Lang. Evolution of dso controlcentre tool in order to maximize the value of aggregated distributedgeneration in smart grid. Proc. of 2008 CIRED Seminar: Smart Gridsfor Distribution, Paper No. 0034, June 2008.

[16] IBM ILOG. Cplex optimization studio v. 12.2 documentation. 2010.

VI. ACKNOWLEDGEMENTS

The research leading to these results has received fundingfrom the European Community’s Seventh Framework Pro-gramme (FP7/2007-2013) under grant agreement no. 207643.

101

!Modelos e métodos para otimizar a gestão da demanda de energia elétrica relevantes num contexto smart grid!

!Natureza combinatória dos problemas!

!Múltiplos eixos de avaliação!! !- económicos!! !- técnicos!! !- qualidade de serviço!

!Desafios para os modelos e métodos de PO !

Sumário

Referências

-  A. Soares, A. Gomes, C. H. Antunes, H. Cardoso. “Domestic load scheduling using genetic algorithms”, In: A. I. Esparcia-Alcázar (Ed.), “Applications of Evolutionary Computation”, Proc. 16th European Conference, EvoApplications 2013, Vienna, Austria, Lecture Notes in Computer Science, Vol. 7835, 142-151, 2013. -  A. Gomes, J. Martinho, C. H. Antunes. “A physically-based model for simulating inverter type air conditioners/heat pumps”, Energy, vol. 50, 110-119, 2013. -  A. Gomes, C. H. Antunes, J. Martinho, E. Oliveira. “Otimização multiobjetivo com algoritmos evolutivos – uma aplicação no setor elétrico”. Actas Congresso Latino-Iberoamericano de Investigación Operativa, Rio de Janeiro, Brazil, September 2012. -  A. Soares, M. Lopes, C. H. Antunes, A. Gomes, N. Martins, “Smart(er) Energy Management Systems in Smart(er) Grids”, Proc. of the Int. Workshop on Energy Efficiency for a More Sustainable World, Ponta Delgada, Portugal, September 2012. -  M. Lopes, C. H. Antunes, A. R. Soares, A. Carreiro et al. “An automated energy management system in a smart grid context”, 2012 IEEE ISSST – Int. Symposium on Sustainable Systems and Technology, Boston, USA, May 2012. -  A. Soares, A. Gomes, C. H. Antunes. “Integrated management of residential energy resources”, EPJ Web of Conferences, vol. 33, 05005, 2012.

Referências

-  A. Gomes, C. H. Antunes, E. Oliveira. “Direct load control in the perspective of an electricity retailer – a multi-objective evolutionary approach”. In: A. Gaspar Cunha, R. Takahashi, G. Schaefer, L. Costa (Eds.), “Soft Computing in Industrial Application”, Advances in Intelligent and Soft Computing, vol. 96, 13-26, Springer, 2011. -  A. Gomes, C. H. Antunes, A. G. Martins. “Improving the responsiveness of NSGA-II using an adaptive mutation operator – a case study”. International Journal of Advanced Intelligence Paradigms, vol. 2, no. 1, 4-18, 2010. -  A. Gomes, C. H. Antunes, A. G. Martins. “Physically-Based Load Demand Models for Assessing Electric Load Control Actions”, 2009 IEEE Bucharest Power Tech Conference, Bucharest, Romania, July 2009. -  A. Gomes, C. H. Antunes, A. G. Martins. “Design of an adaptive mutation operator in an electrical load management case study”. Computers and Operations Research, vol. 35, issue 9, 2925 – 2936, 2008. -  A. Gomes, C. H. Antunes, A. G. Martins. “A multiple objective approach to electric load management using an interactive evolutionary algorithm”. IEEE Transactions on Power Systems, vol. 22, no. 3, 1004-1011, 2007. -  A. Gomes, C. H. Antunes, A. G. Martins. "A multiple objective evolutionary approach for the design and selection of load control strategies". IEEE Transactions on Power Systems, vol. 19, nº. 2, 1173-1180, May 2004.

* INESC Coimbra!!- Projeto Estratégico (Ref. FCT PEst-C/EEI/UI0308/2011)!!- Projeto Energy Box – Desenvolvimento e implementação de um

sistema de gestão de energia com resposta dinâmica da procura (Ref: FCT

MIT/SET/0014/2009) !

* Iniciativa Energia para a Sustentabilidade da Universidade de Coimbra!

* Projeto EMSURE – Energy and Mobility for Sustainable Regions (Ref. CENTRO-07-0224-FEDER-002004)!

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