Integração de veículos elétricos no planejamento da expansão dos sistemas de distribuição

• Ano de defesa: 2019
• Autor(a) principal: Bañol Arias, Maria Nataly
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
• Palavras-chave em Português: Incertezas; Planejamento da expansão; Programação linear inteira-mista; Restrições probabilísticas; Sistemas de distribuição de energia elétrica; Veículos elétricos; Chance constraints; Electrical distribution systems; Electric vehicles; Expansion planning; Mixed-integer linear programming; Uncertainties
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/181387

A crescente penetração dos Veículos Elétricos (VEs) no setor de transportes representa um novo e grande desafio para o planejamento da expansão e da operação dos Sistemas de Distribuição de Energia Elétrica (SDEEs) devido ao correspondente aumento da demanda associada ao carregamento das baterias. Portanto, devem ser desenvolvidos métodos que ajudem os SDEEs a lidar com esses desafios, considerando as incertezas associadas às demandas convencionais e aos VEs. Nesta tese é proposto um método robusto baseado em um modelo de Programação Linear Inteira-Mista (PLIM) para auxiliar a integração de VEs no SDEE. O método proposto permite resolver o problema de planejamento multi-estágio da expansão do SDEE considerando a alocação e o dimensionamento de Estações de Carregamento de VEs (ECVEs). Restrições probabilísticas são usadas na formulação proposta para lidar com as incertezas associadas à demanda, garantindo o cumprimento da capacidade de potência das subestações com um nível de confiança especificado. O modelo proposto para o planejamento da expansão avalia a construção e/ou reforço de subestações, ECVEs e circuitos, assim como também a alocação de unidades de geração distribuída e bancos de capacitores ao longo do horizonte de planejamento. O modelo de PLIM proposto é resolvido através de técnicas de otimização clássica visando garantir a solução ótima do problema. A eficiência e robustez do modelo são verificadas usando sistemas teste de 18 e 54 nós, junto com simulações de Monte Carlo para verificar o cumprimento da restrição probabilística proposta. Os resultados obtidos indicam que o método proposto é uma ferramenta eficiente que pode ser aplicada no planejamento da expansão de futuros SDEEs com alta penetração de VEs.