Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2023 |
Autor(a) principal: |
Lima, Tayenne Dias de |
Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Tese
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
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Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: |
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Link de acesso: |
https://hdl.handle.net/11449/251029
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Resumo: |
A integração dos conceitos de redes inteligentes (smart grids) nos sistemas de distribuição de distribuição energia elétrica (SDEE) convencionais é uma abordagem almejada e frequentemente discutida na literatura. A implementação massiva de automação e tecnologia da informação pode oferecer elevada eficiência na aplicação de estratégias de otimização e controle, proporcionando inúmeros benefícios, que se estendem desde a estrutura física da rede até o consumidor final. O SDEE passou por grandes transformações na última década, devido principalmente à crescente integração da geração distribuída (GD), em particular a GD renovável. Uma vez que os recursos de energia renováveis têm comportamento incerto, os sistemas de armazenamento de energia elétrica (SAEE) têm o potencial de reduzir o impacto dessas incertezas. Além disso, o incremento na integração de veículos elétricos (VEs), incentivado por preocupações ambientais, trouxe novos desafios para a operação e planejamento do SDEE. Neste contexto, as novas abordagens para o problema de planejamento de expansão do sistema de distribuição de energia elétrica (PESDEE) devem considerar os recursos de energia distribuídos (unidades de GD, SAEE e VEs) e incluir os impactos ambientais. Portanto, neste trabalho propõe-se um modelo de programação linear inteira mista para solucionar o problema de PESDEE, incluindo unidades de GD, SAEE e postos de recarga de veículos elétricos. Esta proposta considera as questões ambientais e as incertezas associadas à demanda (convencional e de VEs) e a geração renovável. O modelo proposto inclui o desenvolvimento de um método para a previsão de demanda de carregamento dos VEs. O método de otimização foi desenvolvido na linguagem de modelagem AMPL e resolvido via CPLEX. Os testes realizados com um sistema de 24 barras ilustram sua eficácia como uma ferramenta que pode auxiliar os planejadores de SDEE na integração de recursos energéticos distribuídos. |