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This paper deals with the medium between two reconfigurable sensor nodes characterized by radio interfaces that support multiple channels for exchanging real-time messages under energy constraints. These constraints are violated if the consumed energy in transmission is higher than the remaining quantity of energy. A reconfiguration, i.e., any addition or removal of tasks in devices and consequently of messages on the medium, can cause the violation of real-time or energy constraints at run time. To achieve a feasible scheduling in time (i.e., message deadlines will be respected) and energy (i.e., there is available energy) on the medium, we propose new dynamic solutions: Balance, Dilute, and a Combination of them to manage any addition or removal of messages. The proposed approach utilizes the energy harvesting techniques and the PowerControl algorithm to reduce the nonharvested consumed energy. The proposed strategies achieve significant improvement over existing methods and provide the highest percentage of adding messages, with a lower average in response time and energy consumption. They reach a percentage of success in adding the highest priority messages while meeting deadlines up to 85%.

This paper deals with the medium between two reconfigurable sensor nodes characterized by radio interfaces that support multiple channels for exchanging real-time messages under energy constraints. These constraints are violated if the consumed energy in transmission is higher than the remaining quantity of energy. A reconfiguration, i.e., any addition or removal of tasks in devices and consequently of messages on the medium, can cause the violation of real-time or energy constraints at run time. To achieve a feasible scheduling in time (i.e., message deadlines will be respected) and energy (i.e., there is available energy) on the medium, we propose new dynamic solutions: Balance, Dilute, and a Combination of them to manage any addition or removal of messages. The proposed approach utilizes the energy harvesting techniques and the PowerControl algorithm to reduce the nonharvested consumed energy. The proposed strategies achieve significant improvement over existing methods and provide the highest percentage of adding messages, with a lower average in response time and energy consumption. They reach a percentage of success in adding the highest priority messages while meeting deadlines up to 85%.

Esta dissertação explora o modo como a empresa multinacional Unilever tem por objetivo a reconciliação da lógica Comercial e a de Sustentabilidade nas suas principais atividades de negócio, de modo a atingir o hibridismo organizacional. Baseando-se num estudo de caso, demonstra como a Unilever interliga estas duas lógicas através de três fatores distintos: liderança, comunicação e ações. O estudo qualitativo revela que o sucesso desta integração e a sustentação das mesmas não deriva de um único fator em específico, mas sim da interação planeada entre esses três fatores. De acordo com os resultados da minha análise, desenvolvi um modelo que demonstra como as duas lógicas mudam ao longo do tempo, influenciadas por dinâmicas tanto internas como externas. This dissertation explores how the multinational company Unilever aims at reconciling two logics, a Sustainability and a Commercial Logic within its core business activities to achieve organizational hybridity. Based on a case study, it shows that Unilever reconciles the two logics through three distinct drivers: leadership, communication and actions. The qualitative study reveals that there is not a specific single driver that can lead to a successful integration and sustaining of logics, but rather the planned interplay between the three drivers. Resulting from my findings, I developed a model that elucidates how the two logics change over time through both internal and external dynamics.

Esta dissertação explora o modo como a empresa multinacional Unilever tem por objetivo a reconciliação da lógica Comercial e a de Sustentabilidade nas suas principais atividades de negócio, de modo a atingir o hibridismo organizacional. Baseando-se num estudo de caso, demonstra como a Unilever interliga estas duas lógicas através de três fatores distintos: liderança, comunicação e ações. O estudo qualitativo revela que o sucesso desta integração e a sustentação das mesmas não deriva de um único fator em específico, mas sim da interação planeada entre esses três fatores. De acordo com os resultados da minha análise, desenvolvi um modelo que demonstra como as duas lógicas mudam ao longo do tempo, influenciadas por dinâmicas tanto internas como externas. This dissertation explores how the multinational company Unilever aims at reconciling two logics, a Sustainability and a Commercial Logic within its core business activities to achieve organizational hybridity. Based on a case study, it shows that Unilever reconciles the two logics through three distinct drivers: leadership, communication and actions. The qualitative study reveals that there is not a specific single driver that can lead to a successful integration and sustaining of logics, but rather the planned interplay between the three drivers. Resulting from my findings, I developed a model that elucidates how the two logics change over time through both internal and external dynamics.

The authors thank the Fundação para a Ciência e Tecnologia for financial support: Strategic Project UID/FIS/04650/2021 and grant SFRH/BPD/110914/2015 (P.C.); funding by Spanish State Research Agency (AEI) and the European Regional Development Fund (ERFD): project PID2019- 106099RB-C43/AEI/10.13039/501100011033; BIDEKO Project, funded by MCIN/AEI, NextGenerationEU, PRTR; and from the Basque Government Industry Department under the ELKARTEK program. [Excerpt] Status Piezoelectricity was discovered by the Curie brothers in 1880 [1] while studying several materials, including organic ones such as cane sugar or tartaric acid. The piezoelectric effect is widely applied to sensor/actuator devices and to generate electricity. In this regard, wasted mechanical energy can be harvested to supply low-power electronic devices (μW to mW range) [1].[...] Publicado em: Journal of Physics: Materials, vol. 6, nr. 4 (2023) "Roadmap on energy harvesting materials". DOI 10.1088/2515-7639/acc550. P. 55 - 57

The authors thank the Fundação para a Ciência e Tecnologia for financial support: Strategic Project UID/FIS/04650/2021 and grant SFRH/BPD/110914/2015 (P.C.); funding by Spanish State Research Agency (AEI) and the European Regional Development Fund (ERFD): project PID2019- 106099RB-C43/AEI/10.13039/501100011033; BIDEKO Project, funded by MCIN/AEI, NextGenerationEU, PRTR; and from the Basque Government Industry Department under the ELKARTEK program. [Excerpt] Status Piezoelectricity was discovered by the Curie brothers in 1880 [1] while studying several materials, including organic ones such as cane sugar or tartaric acid. The piezoelectric effect is widely applied to sensor/actuator devices and to generate electricity. In this regard, wasted mechanical energy can be harvested to supply low-power electronic devices (μW to mW range) [1].[...] Publicado em: Journal of Physics: Materials, vol. 6, nr. 4 (2023) "Roadmap on energy harvesting materials". DOI 10.1088/2515-7639/acc550. P. 55 - 57

No mundo atual em que vivemos, em constante mudança, o setor dos transportes tem um papel crucial na atividade económica mundial. Contudo, representa um consumo elevado de recursos energéticos e ainda é um dos principais responsáveis pela emissão de gases com efeito de estufa. A mobilidade elétrica e eletrificação das frotas contribuiu para uma redução direta da emissão de gases, representando uma vantagem sobre os veículos com motores de combustão interna. Todavia, a limitação dos sistemas de armazenamento de energia elétrica em termos de autonomia (número de quilómetros percorridos) ainda é um dos maiores entraves a uma maior penetração no mercado dos veículos elétricos. No setor mais específico dos autocarros elétricos, em particular o autocarro de aeroporto, esta desvantagem é amplificada não só pela dimensão e peso, mas também pelos sistemas auxiliares de aquecimento, ventilação e ar-condicionado (AVAC) inerentes a este tipo de veículos. O presente trabalho tem por objetivo a análise e otimização da eficiência energética do modelo e.Cobus, um autocarro de aeroporto. Para alcançar o objetivo foram estudadas algumas unidades e.Cobus em condições reais de operação e analisadas as potências e consumos de energia das diferentes cargas, criando diversos dataset’s. Com os dataset’s elaborados, e recorrendo à plataforma de aprendizagem máquina WEKA, e aplicação de alguns algoritmos, foram desenvolvidos modelos de previsão do consumo de energia que permitiram otimizar a capacidade de armazenamento energético (baterias) destes autocarros, em função da utilização e local geográfico

No mundo atual em que vivemos, em constante mudança, o setor dos transportes tem um papel crucial na atividade económica mundial. Contudo, representa um consumo elevado de recursos energéticos e ainda é um dos principais responsáveis pela emissão de gases com efeito de estufa. A mobilidade elétrica e eletrificação das frotas contribuiu para uma redução direta da emissão de gases, representando uma vantagem sobre os veículos com motores de combustão interna. Todavia, a limitação dos sistemas de armazenamento de energia elétrica em termos de autonomia (número de quilómetros percorridos) ainda é um dos maiores entraves a uma maior penetração no mercado dos veículos elétricos. No setor mais específico dos autocarros elétricos, em particular o autocarro de aeroporto, esta desvantagem é amplificada não só pela dimensão e peso, mas também pelos sistemas auxiliares de aquecimento, ventilação e ar-condicionado (AVAC) inerentes a este tipo de veículos. O presente trabalho tem por objetivo a análise e otimização da eficiência energética do modelo e.Cobus, um autocarro de aeroporto. Para alcançar o objetivo foram estudadas algumas unidades e.Cobus em condições reais de operação e analisadas as potências e consumos de energia das diferentes cargas, criando diversos dataset’s. Com os dataset’s elaborados, e recorrendo à plataforma de aprendizagem máquina WEKA, e aplicação de alguns algoritmos, foram desenvolvidos modelos de previsão do consumo de energia que permitiram otimizar a capacidade de armazenamento energético (baterias) destes autocarros, em função da utilização e local geográfico

This work proposes a methodology for predicting the typical daily load profile of electricity usage based on static data obtained from surveys. The methodology intends to: (1) determine consumer segments based on the metering data using the k-means clustering algorithm, (2) correlate survey data to the segments, and (3) develop statistical and machine learning classification models to predict the demand profile of the consumers. The developed classification models contribute to make the study and planning of demand side management programs easier, provide means for studying the impact of alternative tariff setting methods and generate useful knowledge for policy makers.