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Type: Tese de Doutorado
Title: Gestão eciente dos novos recursos energéticos advindos das redes inteligentes
Authors: Hendrigo Batista da Silva
First Advisor: Leonardo Pereira Santiago
First Referee: Wadaed Uturbey da Costa
Second Referee: Marcelo Azevedo Costa
Third Referee: Luiz Eduardo Teixeira Brandão
metadata.dc.contributor.referee4: Reinaldo Castro Souza
Abstract: O crescimento das redes elétricas inteligentes, conhecidas como smart grids, vem permitindo o desenvolvimento de diversos recursos de eciência energética, como os programas de resposta da demanda, a integração de veículos elétricos ao grid, além do gerenciamento de compra e venda de energia entre o microgrid e o grid de energia. Estes novos recursos lidam com a decisão sob incerteza, dentre as quais se destacam o preço futuro, a demanda interna de um microgrid, o horário de conexão e desconexão de veículos ou a intermitente geração da energia solar. Como o crescimento das redes inteligentes vai gerar um aumento substancial na quantidade de dados, abre-se oportunidades diversas nos próximos anos para a aplicação de recursos e técnicas que visam a eciência energética e otimização dos processos, como as análises que são realizadas neste trabalho de pesquisa. Esta tese contribui para o estudo das incertezas inerentes a estes processos, avaliando abordagem de técnicas da literatura que busquem otimizar estes recursos ao longo de um horizonte de decisão, além de propor modelos que visem fomentar o sucesso destes recursos entre os consumidores. São apresentadas três contribuições principais, além da revisão da literatura de cada tema ao início de cada um dos capítulos. A primeira contribuição é a proposição de um modelo de programa de resposta da demanda com trajetórias de carga determinadas a priori, com a denição de preços como controles usados para se obter adiminuição das externalidades negativas do programa através da penalização da volatilidade. Esta proposta apresenta uma abordagem de trade-o entre a precicação da eletricidade em tempo real e o princípio de mínima volatilidade das tarifas. Os resultados apresentados demonstram como a volatilidade é reduzida com esta abordagem. A segunda contribuição é o estudo e análise das incertezas no gerenciamento das trocas comerciais entre o grid da concessionária e os microgrids com geração distribuída e conexão de baterias de veículos elétricos. Dentre as quais destacam-se a geração solar intermitente, a demanda local do microgrid, os preços em tempo real e a hora de chegada e partida de veículos. A contribuição está na avaliação desta aleatoriedade e em como a participação do microgrid pode ser fomentada com a consideração de um cenário de orçamento pré-denido a ser gerenciado em um horizonte de tempo. A terceira é o estudo da estocasticidade da previsão de geração local de energia em regiões tropicais, baseadas em técnicas de aprendizado de máquina e em como a incerteza na estimação de variáveis meteorológicas futuras pode impactar na habilidade de previsão do modelo. Os resultados apresentados mostram como a habilidade de previsão se comporta com o aumento da incerteza destas variáveis. Por m, também se discute como cada contribuição apresentada nos capítulos anteriores se conecta e como elas impactam na gestão do microgrid.
Abstract: The increase of smart grids penetration has allowed the development of dierent energy eciency resources, such as demand response programs, integration of electric vehicles into the grid, and the electricity commercialization between the microgrid and the main electric grid. These new distributed resources deal with decision under uncertainty, specially the future price, the microgrid internal demand, the time of connection and disconnection of vehicles or the intermittent generation of solar energy. Since this development of smart grids will generate a substantial increase in the amount of data, several opportunities will open in the upcoming years for the application of resources and techniques that focus on energy eciency and process optimization, such as the analyzes performed in this research. This PhD thesis contributes to the study of uncertainties inherent to these processes, evaluating techniques in the literature that are used to optimize these resources along a decision horizon, and propose models that are intended to foster the success of these distributed energy resources along with consumers. Three main contributions are presented, as well as a literature review of each topic at the beginning of each chapter. The rst contribution is the proposition of a demand response program model with reference load trajectories, considering the prices as the controls to be used to decrease the negative externalities of the program through the penalization of volatility. This proposal presents a trade-o approach between real-time electricity pricing and the principle of minimum tari volatility. The results presented demonstrate how volatility is reduced. The second contribution is the study and analysis of the uncertainties in the electricity commercialization between the main electric grid and a microgrid with distributed generation and connection of electric vehicles batteries. These uncertainties include intermittent solar generation, local microgrid demand, real-time prices and the time of arrival and departure of vehicles. The contribution is the evaluation of this stochasticity and how the participation of the microgrid could be fostered with the consideration of a pre-dened budget scenario to be managed by the microgrid in a time horizon. The third contribution is the stochasticity study of local generation prediction in tropical regions, based on machine learning techniques, and how uncertainty in the estimation of future meteorological variables can impact the predictive ability of the model. The results presented in this chapter show how the prediction ability decreases as we increase the uncertainty of these variables. Finally, we also discuss how each contribution presented in the previous chapters connects with each other and how they jointly impact the microgrid management.
Subject: Programação estocástica
Engenharia de produção
Demanda (Teoria econômica)
language: Português
Publisher: Universidade Federal de Minas Gerais
Publisher Initials: UFMG
Rights: Acesso Aberto
URI: http://hdl.handle.net/1843/BUOS-AVTJN8
Issue Date: 10-Jul-2017
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