Planejamento de alocação e atuação de sistemas de armazenamento de energia a baterias para a melhoria do perfil de tensão em sistemas de distribuição de energia elétrica

• Ano de defesa: 2019
• Autor(a) principal: Monteiro, Felipe Markson dos Santos
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Baterias; Battery; Electric power distribution systems; Electric power quality; Energy Storage Systems; Optimization; Otimização; Particle Swarm Optimization; PSO; Qualidade da Energia; Sistemas de Armazenamento de Energia; Sistemas de Distribuição de Energia Elétrica
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18154/tde-06052019-142158/

Os Sistemas de Armazenamento a Baterias (SAEB) têm demonstrado uma grande flexibilidade de aplicações em melhorias e resoluções de problemas em Sistemas de Distribuição de Energia Elétrica (SDEEs). Grandes variações no valor de tensão dentro de um período, seja diário ou semanal, são observados devido à predominante topologia radial dos SDEEs e o constante aumento da utilização de Geradores Distribuídos (GDs). Pelas características de operar como carga ou geração, os SAEBs podem ser utilizados para melhorar o perfil de tensão. No entanto, as restrições de operação desses dispositivos tornam dificultoso identificar bons momentos de atuação e barramentos de alocação para este propósito. Geralmente, essa atuação é tratada de uma forma dependente dos GDs, porém essa abordagem não permite que os SAEBs possam operar em momentos independentes a fim de melhorar o perfil de tensão do SDEE. Desta forma, neste trabalho é desenvolvida uma abordagem para o planejamento da alocação e atuação do SAEB, utilizando uma modificação no algoritmo Particle Swarm Optimization (PSO) de forma que o SAEB possa atuar independente dos GDs e ser alocado em outras barras, com o objetivo de melhorar o perfil de tensão. As soluções são analisadas através de simulações de Monte Carlo para investigar o comportamento em diversas situações de curva de carga. Os resultados demonstram que a abordagem proposta busca encontrar boas alocações e atuações e que os parâmetros técnicos dos SAEBs, como capacidade de energia armazenada e potência nominal do inversor, influenciam diretamente nos resultados.