Multistage planning for active distribution systems under uncertainty: a comprehensive approach

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2023
Autor(a) principal: Marcelo, Jonathan Ayala
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: eng
Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://hdl.handle.net/11449/250945
Resumo: Neste trabalho propõe-se um novo modelo estocástico de dois estágios baseado em cenários para o planejamento multiestágio de sistemas ativos de distribuição de energia elétrica considerando um tratamento adequado das incertezas. O problema de planejamento é formulado como um modelo de programação quadrática inteira mista e resolvido mediante uma nova técnica matheurística que pode obter soluções de alta qualidade garantindo sua factibilidade em relação ao problema original (não linear e não convexo). Como o planejamento ótimo depende tanto da qualidade dos dados quanto da modelagem e da técnica de solução, os dados (parâmetros operacionais) e as incertezas são modeladas detalhadamente, considerando incertezas de curto e longo prazo. Propõe-se também um novo método para estimar as cargas dos veículos elétricos com base em distribuições de probabilidades. Para capturar a diversidade dos cenários de operação a partir das incertezas de demanda e recursos energéticos, preservando a transição temporal da operação do sistema (útil para a modelagem dos sistemas de armazenamento de energia elétrica), são utilizados cenários representativos de operação de duração diária e resolução horária. Para isso, é proposto um novo método para determinar cenários representativos robustos que permitem ênfase em cenários críticos, como aqueles de demandas máxima e mínima. Um grande portfólio de ações de planejamento é considerado visando obter o melhor plano de investimento com base nos recursos tecnológicos atuais, bem como investigar seus impactos na operação do sistema. Essas ações incluem repotencialização das subestações, instalação de comutadores de tap sob carga (OLTCs), sistemas de geração distribuída, sistemas de armazenamento de energia elétrica, bancos de capacitores fixos e chaveados, compensadores estáticos de reativos (SVCs), reguladores de tensão e recondutoramento. Adicionalmente, o modelo garante reduções periódicas de CO$_2$, para atender o compromisso de limitar o aquecimento global. Para ponderar adequadamente estas emissões, são contabilizadas as emissões de CO$_2$ provenientes da operação do sistema de distribuição e dos veículos a combustão, considerando a redução de emissões resultante da adoção dos veículos elétricos. Após o planejamento, a confiabilidade dos planos de investimento é analisada quantitativamente, mostrando as vantagens de considerar adequadamente as incertezas no processamento dos dados. Para demonstrar a eficácia do modelo proposto, são realizados testes em um sistema de distribuição de 69 nós e em um sistema real de 135 nós, considerando três estudos de casos com diferentes tratamentos de incerteza e diferentes seleções de cenários representativos.