Energy resource management in smart grids with intensive use of electric vehicles: heuristic and deterministic approaches - Soares, João André Pinto (2017)
A presente tese contribui para o aumento de conhecimento na área dos sistemas elétricos de energia e da inteligência computacional ao propor soluções inovadoras para o problema da gestão de recursos energéticos em smart grids. Estas soluções ajudam a viabilizar o crescimento e a proliferação sustentável de novas entidades de negócio associadas ao setor de energia, nomeadamente os agregadores de energia. A escassez de recursos fósseis e a crescente preocupação climática devido ao uso generalizado desses recursos para a produção de eletricidade, motivou a implementação de novas medidas políticas e incentivos para contrariar o problema. Estas medidas têm motivado inúmeras iniciativas relacionadas com smart grids e contribuído para elevados investimentos em recursos de energia renovável. Embora o futuro dos sistemas de energia pareça bastante promissor, a elevada penetração de recursos energéticos de origem renovável tem colocado novos desafios na indústria e uma crescente complexidade na operação. Este problema é agravado pela provável penetração em massa de veículos elétricos num futuro próximo. Na gíria anglo-saxónica, o termo virtual power player refere-se a entidades de agregação de energia. Estas entidades terão um papel importante para atenuar o problema da imprevisibilidade, já que permitem uma elevada flexibilidade de operação. Além disso, tornam possível um maior uso de recursos de fonte de energia renovável integrando pequenos produtores e consumidores que não têm acesso ao mercado grossista. O modelo de negócio dos virtual power players deverá ultrapassar um valor de mercado de 5 mil milhões de dólares nos próximos anos, tornando-se assim uma atividade altamente atrativa. O apoio à decisão no que diz respeita à gestão de recursos energéticos é crucial para a sobrevivência destas entidades de forma a reduzirem o custo de operação, aumentaram o lucro, reduzirem o impacto climático e reduzirem os riscos. As soluções existentes não estão preparadas para lidar com uma gestão integrada de recursos energéticos, especialmente em elevado número. Além disso, não existem propostas para avaliar as perdas financeiras com o aumento da disponibilidade em smart grids, importante sobretudo com o aumento da produção intermitente. Outro aspeto importante, é que os modelos existentes tem ignorado importantes fontes de incerteza e utilização da demand response como forma de atenuação da incerteza. A avaliação do desempenho computacional dos modelos propostos é outra vertente que tem sido sistematicamente ignorada. Estas são algumas das limitações das propostas atuais identificadas durante o trabalho efetuado. A presente tese visa colmatar grande parte destas limitações relacionadas com a gestão de recursos energéticos. As contribuições de uma forma agregada resultam num inovador sistema de apoio à decisão, chamado Advanced Computational Environment for Leveraging Energy Resource mAnagement in smart grids (ACELERA). O ACELERA é composto por um leque diversificado de metodologias que, em conjunto, contribuem para lidar com a complexidade do problema de gestão de recursos energéticos. Estas metodologias incluem meta-heurísticas, métodos híbridos, determinísticos (ou matemáticos) baseados em decomposição, que contribuem para melhorar a escalabilidade e o desempenho do problema visado. Além da diversidade de técnicas, a tese propõe modelos de escalonamento de recursos de energia integrados, isto é, consideram veículos elétricos, sistema de armazenamento de energia e demand response. É de salientar que, programas de demand response adaptados a veículos elétricos foram propostos e implementados de forma a explorar o potencial da smart grid. Da mesma forma, foi desenvolvido um modelo multiobjetivo para avaliar as perdas financeiras com o aumento da disponibilidade da reserva que foi implementado na tese, assim como, um modelo de otimização estocástico que considera diversas fontes de incerteza. Importa frisar que um método denominado multi-dimensional signaling foi proposto e implementado nesta tese para melhorar o desempenho das meta-heurísticas nos modelos de gestão de recursos energéticos propostos. Por fim, é de salientar que o ACELERA foi desenvolvido a pensar em desempenho e de forma a usufruir da tecnologia disponível atualmente, por isso, é compatível com sistemas computacionais distribuídos e que funcionam com processamento paralelo. As metodologias de apoio à decisão desenvolvidas na tese foram testadas e analisadas em cenários realísticos. Os resultados conseguidos nestas condições são promissores e validam a hipótese de que a gestão de recursos energéticos (diversificados e em grande escala) é possível e pode ser conseguida no contexto de smart grids.