Leonel Carvalho

Com um percurso académico sempre associado à Universidade do Porto, mais propriamente à Faculdade de Engenharia (FEUP), onde concluiu a licenciatura, o mestrado e o doutoramento (este último em 2013, em Sistemas Sustentáveis de Energia), Leonel Carvalho não esconde a vontade de continuar ligado à academia, fazendo aquilo que melhor sabe e que lhe tem valido algumas distinções: a investigação científica.

É também no INESC TEC, onde está há quase uma década, que continua a projetar o seu percurso profissional. Enquanto investigador sénior da instituição, esteve e está envolvido em vários projetos nacionais e internacionais nas áreas da sua especialidade: a avaliação da fiabilidade dos sistemas de energia e a aplicação de algoritmos de inteligência computacional para a resolução de problemas de otimização.

Foram, aliás, os algoritmos que lhe valeram o primeiro lugar nas duas últimas edições (2014 e 2017) da competição internacional intitulada “Application of Modern Heuristic Optimization Algorithms for Solving Optimal Power Flow Problems”.  Promovida pelo Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), a maior associação profissional do mundo, esta competição desafia equipas em todo o mundo a encontrar soluções para um conjunto de problemas de otimização específicos de sistemas elétricos de energia utilizando técnicas meta-heurísticas.

Os dois algoritmos vencedores têm em comum o facto de partirem da meta-heurística Evolutionary Particle Swarm Optimization (EPSO), da autoria de Vladimiro Miranda, administrador do INESC TEC e professor na FEUP.

Naturalidade? Espinho.

Idade? 31 anos.

– De que mais gosta na Universidade do Porto?

Da excelente qualidade dos seus recursos humanos e da crescente aposta na internacionalização do ensino e investigação.

– De que menos gosta na Universidade do Porto?

Apesar de todos os esforços, ainda existem algumas barreiras que impedem uma cooperação ativa entre os seus elementos.

– Uma ideia para melhorar a Universidade do Porto? 

Promover a carreira de investigador e a fomentar mecanismos para a captação de investigadores de qualidade para os quadros da UP.

– Como prefere passar os tempos livres?

Gosto de fazer desporto, de ler e de ir ao cinema.

– Um livro preferido?

Genius: The Life and Science of Richard Feynman, de James Gleick.

– Um disco/músico preferido?

Sou uma pessoa que aprecia diferentes estilos musicais, dependendo do estado de espírito. Mas confesso que sou um grande fã do Dave Grohl.

– Um prato preferido?

Arroz de cabidela.

– Um filme preferido?

Inception, do realizador Christopher Nolan

– Uma viagem de sonho?

Talvez fazer um roteiro no Sudeste Asiático.

– Um objetivo de vida?

A nível profissional, tenho como objetivo continuar ligado ao mundo académico uma vez que gosto bastante de fazer ciência. Pessoalmente, o objetivo natural é ser feliz e proporcionar o mesmo às pessoas que me rodeiam.

– Uma inspiração?

Os meus pais, que sempre fizeram tudo ao seu alcance para que pudesse ter uma vida melhor.

– Em que contexto o algoritmo desenvolvido pode ser aplicado e que benefícios pode trazer ao controlo e operação de sistemas e redes elétricas?

O algoritmo desenvolvido foi aplicado a dois problemas de otimização complexos do sistema elétrico de energia que se enquadram na classe de problemas da programação não-linear inteira-mista. Um dos problemas consiste em otimizar os custos de operação do subsistema produção/transporte considerando a incerteza da produção renovável, nomeadamente, produção eólica e solar. O outro problema prende-se com a otimização dos resultados operacionais de um novo ator no setor elétrico, o agregador, que compra/vende energia no mercado elétrico e/ou usa recursos distribuídos, nomeadamente, armazenamento de energia, para garantir o abastecimento de energia elétrica aos seus clientes. Portanto, este algoritmo permite uma grande flexibilidade, uma vez que consegue resolver problemas de natureza distinta, garantindo simultaneamente a qualidade das soluções encontradas como comprovado pelo bom desempenho no concurso.

– Em 2014 venceu o mesmo prémio com outra abordagem. Pode-nos explicar qual a diferença entre os algoritmos de 2014 e de 2017?

A base dos dois algoritmos é a meta-heurística EPSO da autoria do professor Vladimiro Miranda. Em 2014 utilizei uma versão aperfeiçoada desta meta-heurística, designada por DEEPSO, que contém avanços no processo de geração de soluções. Este ano utilizei uma abordagem um pouco diferente, que consiste na combinação das vantagens da meta-heurística EPSO com o método de otimização Cross-Entropy desenvolvido pelo matemático israelita Reuven Rubinstein. Há sempre formas de melhorar os algoritmos e é importante testar novos conceitos. Felizmente tem corrido bem.