<div>Latency is regarded as the Achilles heel of cloud computing. Pricing is an essential component in the cloud market since it not only directly affects a cloud service provider's (CSP's) revenue but also a user's budget. This dissertation investigates the latency-aware pricing schemes that provide rigorous performance guarantees for the cloud market. The research is conducted along the following major problems as summarized below:</div><div><br></div><div>First, we will address a major challenge confronting the CSPs utilizing a tiered storage (with cold storage and hot storage) architecture - how to maximize their overall profit over a variety of storage tiers that offer distinct characteristics, as well as file placement and access request scheduling policies. To this end, we propose a scheme where the CSP offers a two-stage auction process for (a) requesting storage capacity, and (b) requesting accesses with latency requirements. Our two-stage bidding scheme provides a hybrid storage and access optimization framework with the objective of maximizing the CSP's total net profit over four dimensions: file acceptance decision, placement of accepted files, file access decision and access request scheduling policy. The proposed optimization is a mixed-integer nonlinear program that is hard to solve. We propose an efficient heuristic to relax the integer optimization and to solve the resulting nonlinear stochastic programs. The algorithm is evaluated under different scenarios and with different storage system parameters, and insightful numerical results are reported by comparing the proposed approach with other profit-maximization models. We see a profit increase of over 60% of our proposed method compared to other schemes in certain simulation scenarios.</div><div><br></div><div>Second, we will resolve one of the challenges when using Amazon Web Services (AWS). Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) provides two most popular pricing schemes--i) the costly on-demand instance where the job is guaranteed to be completed, and ii) the cheap spot instance where a job may be interrupted. We consider a user can select a combination of on-demand and spot instances to finish a task. Thus he needs to find the optimal bidding price for the spot-instance, and the portion of the job to be run on the on-demand instance. We formulate the problem as an optimization problem and seek to find the optimal solution. We consider three bidding strategies: one-time requests with expected guarantee, one-time requests with penalty for incomplete job and violating the deadline, and persistent requests. Even without a penalty on incomplete jobs, the optimization problem turns out to be non-convex. Nevertheless, we show that the portion of the job to be run on the on-demand instance is at most half. If the job has a higher execution time or smaller deadline, the bidding price is higher and vice versa. Additionally, the user never selects the on-demand instance if the execution time is smaller than the deadline. The numerical results illustrate the sensitivity of the effective portfolio to several of the parameters involved in the model. Our empirical analysis on the Amazon EC2 data shows that our strategies can be employed on the real instances, where the expected total cost of the proposed scheme decreases over 45% compared to the baseline strategy.<br></div>

Muitos problemas de otimização envolvem tanto variáveis inteiras quanto contínuas e podem ser modelados como problemas de programação não-linear inteira mista. Problemas dessa natureza aparecem com freqüência em engenharia química e incluem, por exemplo, síntese de processos, projeto de colunas de destilação, síntese de rede de trocadores de calor e produção de óleo e gás. Neste trabalho, apresentamos algoritmos baseados em Lagrangianos Aumentados e branch and bound para resolver problemas de programação não-linear inteira mista. Duas abordagens são consideradas. Na primeira delas, um algoritmo do tipo Lagrangianos Aumentados é usado como método para resolver os problemas de programação não-linear que aparecem em cada um dos nós do método branch and bound. Na segunda abordagem, usamos o branch and bound para resolver os problemas de minimização em caixas com variáveis inteiras que aparecem como subproblemas do método de Lagrangianos Aumentados. Ambos os algoritmos garantem encontrar a solução ótima de problemas convexos e oferecem recursos apropriados para serem usados na resolução de problemas não convexos, apesar de não haver garantia de otimalidade nesse caso. Apresentamos um problema de empacotamento de retângulos em regiões convexas arbitrárias e propomos modelos para esse problema que resultam em programas não-lineares com variáveis inteiras e contínuas. Realizamos alguns experimentos numéricos e comparamos os resultados obtidos pelo método descrito neste trabalho com os resultados alcançados por outros métodos. Também realizamos experimentos com problemas de programação não-linear inteira mista encontrados na literatura e comparamos o desempenho do nosso método ao de outro disponível publicamente. / Many optimization problems contain both integer and continuous variables and can be modeled as mixed-integer nonlinear programming problems. Problems of this nature appear frequently in chemical engineering and include, for instance, process synthesis, design of distillation columns, heat exchanger network synthesis and oil and gas production. In this work, we present algorithms based on Augmented Lagrangians and branch and bound for solving mixed-integer nonlinear programming problems. Two approaches are considered. In the first one, an Augmented Lagrangian algorithm is used for solving nonlinear programming problems that appear at each node in the branch and bound method. In the second approach, we use a branch and bound method for solving box-constrained problems with integer variables that appear as subproblems of the Augmented Lagrangian algorithm. Both algorithms guarantee to find an optimal solution for convex problems and have appropriate strategies to deal with non-convex problems, although there is no guarantee of optimality in this case. We present a problem of packing rectangles within an arbitrary convex region and propose models for this problem that result in nonlinear programs with integer and continuous variables. We have performed some numerical experiments and compared the results reached by the method described in this work and the results obtained by other methods. We have also performed experiments with mixed-integer nonlinear programming problems found in the literature and compared the performance of our method to that of other method publicly available.

Combined heat and power (CHP) is a technology that decreases total fuel consumption and related greenhouse gas emissions by producing both electricity and useful thermal energy from a single energy source. In the industrial and commercial sectors, a typical CHP site relies upon the electricity distribution network for significant periods, i.e., for purchasing power from the grid during periods of high demand or when off-peak electricity tariffs are available. On the other hand, in some cases, a CHP plant is allowed to sell surplus power to the grid during on-peak hours when electricity prices are highest while all operating constraints and local demands are satisfied. Therefore, if the plant is connected with the external grid and allowed to participate in open energy markets in the future, it could yield significant economic benefits by selling/buying power depending on market conditions. This is achieved by solving the power system generation scheduling problem using mathematical programming. In this work, we present the application of mixed-integer nonlinear programming (MINLP) approach for scheduling of a CHP plant in the day-ahead wholesale energy markets. This work employs first principles models to describe the nonlinear dynamics of a CHP plant and its individual components (gas and steam turbines, heat recovery steam generators, and auxiliary boilers). The MINLP framework includes practical constraints such as minimum/maximum power output and steam flow restrictions, minimum up/down times, start-up and shut-down procedures, and fuel limits. We provide case studies involving the Hal C. Weaver power plant complex at the University of Texas at Austin to demonstrate this methodology. The results show that the optimized operating strategies can yield substantial net incomes from electricity sales and purchases. This work also highlights the application of a nonlinear model predictive control scheme to a heavy-duty gas turbine power plant for frequency and temperature control. This scheme is compared to a classical PID/logic based control scheme and is found to provide superior output responses with smaller settling times and less oscillatory behavior in response to disturbances in electric loads. / text

Uma das principais metas das empresas concessionárias é fornecer energia a seus clientes de forma continua, confiável e com baixo custo. A qualidade do serviço de distribuição de energia é fiscalizada por órgãos reguladores do setor elétrico, sendo quantificada por métricas como o indicador de confiabilidade SAIDI (System Average Interruption Duration Index). A melhoria da confiabilidade dos sistemas de distribuição de energia elétrica é um assunto em destaque atualmente, tendo em vista a necessidade de um suprimento de energia cada vez mais confiável, para evitar as perdas econômicas que ocorrem com as interrupções. Neste contexto, este trabalho apresenta uma contribuição para a solução do problema de restabelecimento de sistemas de distribuição. A abordagem consiste no desenvolvimento de um modelo analítico de otimização, cujo objetivo principal é determinar a localização das chaves de manobras na rede que possibilite o restabelecimento efetivo da carga no período pós-falta. A viabilidade do restabelecimento é considerada através de restrições que garantem níveis adequados das tensões nas cargas, bem como a limitação da sobrecarga das linhas e as capacidades de reserva dos alimentadores adjacentes. A modelagem destas restrições é efetuada através de uma versão linear do fluxo de potência em termos das injeções nodais de correntes. As equações que descrevem o fluxo de potência são formuladas como funções das localizações das chaves de manobras no alimentador. A confiabilidade é caracterizada em termos da duração média das interrupções sustentadas, mensurada pelo indicador SAIDI. Visando à maior precisão na representação do efeito das faltas sobre a confiabilidade do alimentador, a metodologia agrega um modelo existente na literatura para alocação dos dispositivos de proteção de forma simultânea às chaves de manobras. A alocação dos dispositivos de proteção e manobras é sujeita a restrições técnicas e econômicas. Para resolver o modelo de otimização não-linear inteira mista, é usada uma técnica de otimização de uso geral, baseada no algoritmo Branch-and-Bound. Assim, metodologia permite a otimização determinística da confiabilidade do alimentador, garantindo o nível ótimo de confiabilidade e a racionalização dos investimentos por parte das concessionárias. Um estudo de caso é apresentado para avaliar a efetividade da metodologia na otimização da confiabilidade de um alimentador de distribuição real. / One of the main goals of utility companies is to provide energy to its customers continuously, reliably and cost effectively. The quality of power distribution service is supervised by regulators of the electricity sector, being quantified by metrics such as the reliability index SAIDI (System Average Interruption Duration Index). Improving the reliability of electricity distribution systems is a key issue nowadays, in view of the need for an increasingly reliable power supply in order to avoid the economic losses due to interruptions. In this context, this work presents a contribution to solve the distribution systems restoration problem. An analytical model is developed to determine locations of the sectionalizing switches in order to restore the system loads in the post-fault period. Restoration feasibility is considered by constraints that ensure adequate voltage levels on the system loads, emergency capacity of support feeders as well as line overloads. Constraints modeling is performed by a linear power flow based on current injection approach. Power flow equations are formulated as functions of switches locations. Reliability is considered in terms of average interruption durations measured by the SAIDI index. Aiming to a greater precision in representing the reliability impact of faults, the methodology aggregates a model from the literature for simultaneous allocation of protective devices and switches. Protective devices and switches allocation is subject to technical and economical constraints. The proposed model is solved by a general-use optimization technique, based on the branch-and-bound method. The proposed methodology makes possible the deterministic optimization of distribution reliability, as well as to rationalize investments of electric utilities. A case study is presented to evaluate the effectiveness of reliability optimization of a real distribution feeder.

Uma das principais metas das empresas concessionárias é fornecer energia a seus clientes de forma continua, confiável e com baixo custo. A qualidade do serviço de distribuição de energia é fiscalizada por órgãos reguladores do setor elétrico, sendo quantificada por métricas como o indicador de confiabilidade SAIDI (System Average Interruption Duration Index). A melhoria da confiabilidade dos sistemas de distribuição de energia elétrica é um assunto em destaque atualmente, tendo em vista a necessidade de um suprimento de energia cada vez mais confiável, para evitar as perdas econômicas que ocorrem com as interrupções. Neste contexto, este trabalho apresenta uma contribuição para a solução do problema de restabelecimento de sistemas de distribuição. A abordagem consiste no desenvolvimento de um modelo analítico de otimização, cujo objetivo principal é determinar a localização das chaves de manobras na rede que possibilite o restabelecimento efetivo da carga no período pós-falta. A viabilidade do restabelecimento é considerada através de restrições que garantem níveis adequados das tensões nas cargas, bem como a limitação da sobrecarga das linhas e as capacidades de reserva dos alimentadores adjacentes. A modelagem destas restrições é efetuada através de uma versão linear do fluxo de potência em termos das injeções nodais de correntes. As equações que descrevem o fluxo de potência são formuladas como funções das localizações das chaves de manobras no alimentador. A confiabilidade é caracterizada em termos da duração média das interrupções sustentadas, mensurada pelo indicador SAIDI. Visando à maior precisão na representação do efeito das faltas sobre a confiabilidade do alimentador, a metodologia agrega um modelo existente na literatura para alocação dos dispositivos de proteção de forma simultânea às chaves de manobras. A alocação dos dispositivos de proteção e manobras é sujeita a restrições técnicas e econômicas. Para resolver o modelo de otimização não-linear inteira mista, é usada uma técnica de otimização de uso geral, baseada no algoritmo Branch-and-Bound. Assim, metodologia permite a otimização determinística da confiabilidade do alimentador, garantindo o nível ótimo de confiabilidade e a racionalização dos investimentos por parte das concessionárias. Um estudo de caso é apresentado para avaliar a efetividade da metodologia na otimização da confiabilidade de um alimentador de distribuição real. / One of the main goals of utility companies is to provide energy to its customers continuously, reliably and cost effectively. The quality of power distribution service is supervised by regulators of the electricity sector, being quantified by metrics such as the reliability index SAIDI (System Average Interruption Duration Index). Improving the reliability of electricity distribution systems is a key issue nowadays, in view of the need for an increasingly reliable power supply in order to avoid the economic losses due to interruptions. In this context, this work presents a contribution to solve the distribution systems restoration problem. An analytical model is developed to determine locations of the sectionalizing switches in order to restore the system loads in the post-fault period. Restoration feasibility is considered by constraints that ensure adequate voltage levels on the system loads, emergency capacity of support feeders as well as line overloads. Constraints modeling is performed by a linear power flow based on current injection approach. Power flow equations are formulated as functions of switches locations. Reliability is considered in terms of average interruption durations measured by the SAIDI index. Aiming to a greater precision in representing the reliability impact of faults, the methodology aggregates a model from the literature for simultaneous allocation of protective devices and switches. Protective devices and switches allocation is subject to technical and economical constraints. The proposed model is solved by a general-use optimization technique, based on the branch-and-bound method. The proposed methodology makes possible the deterministic optimization of distribution reliability, as well as to rationalize investments of electric utilities. A case study is presented to evaluate the effectiveness of reliability optimization of a real distribution feeder.

Substâncias tóxicas como o fenol e outros compostos aromáticos dificultam o tratamento de efluentes via digestores biológicos. Estes compostos tóxicos em altas concentrações são nocivos aos lodos biológicos, podendo inviabilizar por completo o tratamento. Nas últimas décadas, os Processos Oxidativos Avançados (POAs), como os processos Fenton e foto- Fenton, surgiram como alternativa para o tratamento de compostos tóxicos. Os POAs degradam os compostos orgânicos pela geração de compostos oxidantes fortes, como o radical hidroxila, a partir de reagentes como peróxido de hidrogênio. Os processos Fenton e foto-Fenton fazem uso de ferro (II), um catalisador relativamente barato, para catalisar a decomposição do peróxido de hidrogênio, reação denominada como reação de Fenton. Em virtude dos complexos mecanismos presentes nos processos Fenton e foto-Fenton, torna-se necessária uma compreensão da cinética do processo, que envolve reações térmicas e fotoquímicas, por meio de sua modelagem matemática fenomenológica. A modelagem da degradação do fenol via processos Fenton e foto-Fenton proposta por este trabalho começa pela estequiometria dos dois processos, que descreve as reações químicas, térmicas e fotoquímicas existentes. A partir destas, é possível desenvolver o modelo cinético dos processos Fenton e foto-Fenton, no qual se determina a velocidade com que estas reações ocorrem. O passo seguinte é o da modelagem hidráulica (ou de escoamento) dos reatores de processo Fenton e foto-Fenton, sendo que para o segundo processo, o modelo deve levar em conta a propagação da radiação por dentro de reator. Foram realizados 3 experimentos de degradação de fenol via processo Fenton para análise das variações das concentrações de fenol, catecol e hidroquinona. Os dados experimentais são comparados com resultados simulados com intuito do ajuste das constantes cinéticas do modelo. Com as constantes ajustadas, são realizadas comparações entre os processos Fenton e foto-Fenton para análise de suas eficiências. A partir dos modelos matemáticos dos reatores de processos Fenton e foto-Fenton, é desenvolvido um modelo de otimização baseado em superestrutura de redes de reatores para a síntese de uma planta de tratamento de efluentes contaminados com fenol. Objetivou-se a redução dos custos de capital, operação e depreciação desta planta, sujeitos às restrições de projeto e ao modelo da superestrutura, resultando em modelos de programação não-linear inteira mista. Foram geradas soluções ótimas para o tratamento de efluentes contaminados com fenol em redes de um, dois e três reatores de POAs. / Toxic substances such as phenol and other aromatic compounds make the wastewater treatment by biological (aerobic or anaerobic) digestors more difficult. These toxic compounds in high concentrations are harmful for the biological sludge and they may render the treatment impractical. In recent decades, Advanced Oxidative Processes (AOPs) appeared as an alternative for the treatment of toxic compounds. AOPs degrade the organic compounds by generating strong oxidizing compounds, such as the hydroxyl radical, from reactants such as hydrogen peroxide. The Fenton and photo-Fenton processes make use of iron (II), a relatively inexpensive catalyst, to catalyze the hydrogen peroxide decomposition, reaction known as the Fenton reaction. Because of the complex nature of the mechanisms that take place in the Fenton and photo-Fenton processes, the understanding of the process kinetics, which involves thermal and photochemical reactions, becomes necessary through its first-principle mathematical modeling. The modeling of phenol degradation by the Fenton and photo-Fenton processes proposed in this work starts with the stoichiometry of the two processes that enumerates the existing thermal and photochemical reactions. Furthermore, it is possible to develop the Fenton and photo- Fenton kinetic model, which determines the reaction rates. The next step is to model the hydraulic (or flow) behavior of the Fenton and photo-Fenton process reactor, whereas the model for the latter must consider how the radiation propagates inside the reactor. Three experiments of the phenol degradation by the Fenton process were carried out to analyze the concentration variation for phenol, catechol and hydroquinone. The experimental data are compared with simulated results aiming the estimation of the kinetic constants of the model. Using the adjusted constants, the Fenton and photo-Fenton processes were compared to analyze their efficiencies. From the mathematical models of the Fenton and photo-Fenton process reactors, an optimization model based on reactor network superstructure is developed for the synthesis of a phenol contaminated wastewater treatment plant. The objective is to minimize the plant capital, operation and depreciation costs, subject to design constraints and to the superstructure model, thus resulting in mixed integer nonlinear programming models. Optimal solutions were generated for the phenol contaminated wastewater treatment in networks with one, two and three AOP reactors.

Uma das principais metas das empresas concessionárias é fornecer energia a seus clientes de forma continua, confiável e com baixo custo. A qualidade do serviço de distribuição de energia é fiscalizada por órgãos reguladores do setor elétrico, sendo quantificada por métricas como o indicador de confiabilidade SAIDI (System Average Interruption Duration Index). A melhoria da confiabilidade dos sistemas de distribuição de energia elétrica é um assunto em destaque atualmente, tendo em vista a necessidade de um suprimento de energia cada vez mais confiável, para evitar as perdas econômicas que ocorrem com as interrupções. Neste contexto, este trabalho apresenta uma contribuição para a solução do problema de restabelecimento de sistemas de distribuição. A abordagem consiste no desenvolvimento de um modelo analítico de otimização, cujo objetivo principal é determinar a localização das chaves de manobras na rede que possibilite o restabelecimento efetivo da carga no período pós-falta. A viabilidade do restabelecimento é considerada através de restrições que garantem níveis adequados das tensões nas cargas, bem como a limitação da sobrecarga das linhas e as capacidades de reserva dos alimentadores adjacentes. A modelagem destas restrições é efetuada através de uma versão linear do fluxo de potência em termos das injeções nodais de correntes. As equações que descrevem o fluxo de potência são formuladas como funções das localizações das chaves de manobras no alimentador. A confiabilidade é caracterizada em termos da duração média das interrupções sustentadas, mensurada pelo indicador SAIDI. Visando à maior precisão na representação do efeito das faltas sobre a confiabilidade do alimentador, a metodologia agrega um modelo existente na literatura para alocação dos dispositivos de proteção de forma simultânea às chaves de manobras. A alocação dos dispositivos de proteção e manobras é sujeita a restrições técnicas e econômicas. Para resolver o modelo de otimização não-linear inteira mista, é usada uma técnica de otimização de uso geral, baseada no algoritmo Branch-and-Bound. Assim, metodologia permite a otimização determinística da confiabilidade do alimentador, garantindo o nível ótimo de confiabilidade e a racionalização dos investimentos por parte das concessionárias. Um estudo de caso é apresentado para avaliar a efetividade da metodologia na otimização da confiabilidade de um alimentador de distribuição real. / One of the main goals of utility companies is to provide energy to its customers continuously, reliably and cost effectively. The quality of power distribution service is supervised by regulators of the electricity sector, being quantified by metrics such as the reliability index SAIDI (System Average Interruption Duration Index). Improving the reliability of electricity distribution systems is a key issue nowadays, in view of the need for an increasingly reliable power supply in order to avoid the economic losses due to interruptions. In this context, this work presents a contribution to solve the distribution systems restoration problem. An analytical model is developed to determine locations of the sectionalizing switches in order to restore the system loads in the post-fault period. Restoration feasibility is considered by constraints that ensure adequate voltage levels on the system loads, emergency capacity of support feeders as well as line overloads. Constraints modeling is performed by a linear power flow based on current injection approach. Power flow equations are formulated as functions of switches locations. Reliability is considered in terms of average interruption durations measured by the SAIDI index. Aiming to a greater precision in representing the reliability impact of faults, the methodology aggregates a model from the literature for simultaneous allocation of protective devices and switches. Protective devices and switches allocation is subject to technical and economical constraints. The proposed model is solved by a general-use optimization technique, based on the branch-and-bound method. The proposed methodology makes possible the deterministic optimization of distribution reliability, as well as to rationalize investments of electric utilities. A case study is presented to evaluate the effectiveness of reliability optimization of a real distribution feeder.

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Muitos problemas de otimização envolvem tanto variáveis inteiras quanto contínuas e podem ser modelados como problemas de programação não-linear inteira mista. Problemas dessa natureza aparecem com freqüência em engenharia química e incluem, por exemplo, síntese de processos, projeto de colunas de destilação, síntese de rede de trocadores de calor e produção de óleo e gás. Neste trabalho, apresentamos algoritmos baseados em Lagrangianos Aumentados e branch and bound para resolver problemas de programação não-linear inteira mista. Duas abordagens são consideradas. Na primeira delas, um algoritmo do tipo Lagrangianos Aumentados é usado como método para resolver os problemas de programação não-linear que aparecem em cada um dos nós do método branch and bound. Na segunda abordagem, usamos o branch and bound para resolver os problemas de minimização em caixas com variáveis inteiras que aparecem como subproblemas do método de Lagrangianos Aumentados. Ambos os algoritmos garantem encontrar a solução ótima de problemas convexos e oferecem recursos apropriados para serem usados na resolução de problemas não convexos, apesar de não haver garantia de otimalidade nesse caso. Apresentamos um problema de empacotamento de retângulos em regiões convexas arbitrárias e propomos modelos para esse problema que resultam em programas não-lineares com variáveis inteiras e contínuas. Realizamos alguns experimentos numéricos e comparamos os resultados obtidos pelo método descrito neste trabalho com os resultados alcançados por outros métodos. Também realizamos experimentos com problemas de programação não-linear inteira mista encontrados na literatura e comparamos o desempenho do nosso método ao de outro disponível publicamente. / Many optimization problems contain both integer and continuous variables and can be modeled as mixed-integer nonlinear programming problems. Problems of this nature appear frequently in chemical engineering and include, for instance, process synthesis, design of distillation columns, heat exchanger network synthesis and oil and gas production. In this work, we present algorithms based on Augmented Lagrangians and branch and bound for solving mixed-integer nonlinear programming problems. Two approaches are considered. In the first one, an Augmented Lagrangian algorithm is used for solving nonlinear programming problems that appear at each node in the branch and bound method. In the second approach, we use a branch and bound method for solving box-constrained problems with integer variables that appear as subproblems of the Augmented Lagrangian algorithm. Both algorithms guarantee to find an optimal solution for convex problems and have appropriate strategies to deal with non-convex problems, although there is no guarantee of optimality in this case. We present a problem of packing rectangles within an arbitrary convex region and propose models for this problem that result in nonlinear programs with integer and continuous variables. We have performed some numerical experiments and compared the results reached by the method described in this work and the results obtained by other methods. We have also performed experiments with mixed-integer nonlinear programming problems found in the literature and compared the performance of our method to that of other method publicly available.

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