Desenvolvimento de metodologias de agregação de turbinas/centrais eólicas
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| Data de Publicação: | 2019 |
| Tipo de documento: | Dissertação |
| Idioma: | por |
| Título da fonte: | Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) |
| Texto Completo: | http://hdl.handle.net/10400.9/3266 |
Resumo: | Dissertação de Mestrado Integrado em Engenharia da Energia e do Ambiente |
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Desenvolvimento de metodologias de agregação de turbinas/centrais eólicasWind energyLarge-scale integrationWind turbinesWind parksWind power productionEnergia eólicaIntegração em larga escalaTurbinas eólicasParques eólicosProdução de energia eólicaDissertação de Mestrado Integrado em Engenharia da Energia e do AmbienteRESUMO: A integração de energia eólica em larga escala tem criado diversos desafios aos operadores dos sistemas electroprodutores e aos seus produtores, devido ao seu carácter estocástico. Desta forma, têm sido desenvolvidas várias medidas e conceitos para permitir aumentar o valor, tanto ao nível técnico como ao nível financeiro, da produção de energia a partir desta fonte de energia renovável variável no tempo. Neste âmbito, surge o conceito de agregação de turbinas (ou parques eólicos) que visa a definição de uma estratégia agregadora de despacho, dentro de uma determinada área de controlo, como forma de mitigar alguns dos impactos da energia eólica aproveitando a variabilidade espácio-temporal do seu recurso primário – o vento. Assim, e como reportado por vários autores, a aplicação de metodologias de agregação poderá reduzir as flutuações de produção de energia eólica, através do efeito estatístico de alisamento, e, colateralmente, melhorar a previsão de produção eólica, na vertente operacional, e reduzir os custos associados às penalizações impostas aos produtores num ambiente de mercado, na vertente financeira. Nesta dissertação, é analisado um caso de estudo real, constituído por 99 turbinas distribuídas por 7 parques eólicos, para os anos de 2009, 2010 e 2011. Neste caso, são aplicadas diversas metodologias de agregação de carácter estatístico – Single Unit Representation, Self Organizing Map e K-Medoids - e probabilístico – Probabilistic Clustering - e analisados alguns parâmetros estatísticos relevantes no setor, tais como a percentagem de capacidade por classes de produção ou o gradiente horário de produção. De seguida, é aplicada uma técnica de previsão eólica de curto prazo, com um horizonte temporal de seis horas, que permite avaliar, para todas as metodologias de agregação, os desvios obtidos face à comparação com a produção eólica real e a redução dos custos associados às penalizações pagas pelos produtores, no contexto do Mercado Ibérico de Eletricidade (MIBEL). Assim, o principal objetivo deste trabalho é a identificação da metodologia de agregação que permita reduzir os erros na previsão da produção eólica e, consequentemente, possibilite uma estratégia agregadora de despacho com maiores benefícios para os produtores eólicos em ambiente de mercado, com a redução dos custos operacionais do sistema. Com este trabalho, as conclusões retiradas permitem demonstrar a importância e vantagem da aplicação das metodologias de agregação no funcionamento do sistema electroprodutor ou dentro de uma região de controlo. Quando comparados com os resultados do cenário de participação desagregada (i.e. cenário atual), assiste-se a uma melhoria dos parâmetros técnicos e financeiros analisados para os parques eólicos pertencentes ao caso de estudo, quando estrategicamente agregados.ABSTRACT: The large-scale integration of wind energy has created a number of challenges for operators of power systems and their producers due to the stochastic nature of this renewable energy source. To deal with this intrinsic feature of wind power, a number of measures and new concepts have been developed to increase its value, both at a technical and economic level. In this sense, the aggregation of wind turbines (or wind farms) concept arose as an opportunity to exploit spatio-temporal variability of the wind as a way to mitigate some of the impacts of wind energy. Using this concept, it can be possible to define a dispatch aggregation strategy, within a given control area, which can allow reducing the wind power production fluctuations, through the so-called statistical power smoothing effect. Collaterally, it is also expected significant improvements in the wind production forecast performance (operational context), as well as reductions in the costs associated with the penalties imposed on producers in a market environment (economic context). For this dissertation, a real case study, consisting of 99 turbines distributed by 7 wind parks, is analyzed for the years 2009, 2010 and 2011. Different statistical aggregation methodologies are applied - Single Unit Representation, Self-Organizing Map and K-Medoids - and probabilistic - Probabilistic Clustering - and some relevant statistical parameters in the sector, such as the percentage of capacity or step change were analyzed. Next, a short-term wind forecasting technique is applied, with a time horizon of six hours, which allows to evaluate for all the methodologies the deviations obtained from the comparison with the actual wind production and the associated costs reduction to the penalties paid by producers, in the context of the Iberian Electricity Market (MIBEL). Thus, the main objective of this work is the identification of the aggregation methodology that enables to reduce the wind production forecast errors enabling a dispatch aggregation strategy with superior benefits for the wind producers in the market environment, and, at the same time, with the less costs for the whole operating system. With this work, the conclusions drawn show the importance and advantage of the application of the aggregation methodologies in the operation of the power system or within a control region. When compared to the results of the disaggregated participation scenario (i.e., the current situation), there is an improvement in the technical and financial parameters analyzed for the wind parks belonging to the case study, when strategically aggregated.Estanqueiro, AnaCouto, A.Repositório do LNEGCorreia, Miguel Pereira B. Durão2020-04-30T14:28:31Z2019-01-01T00:00:00Z2019-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10400.9/3266porCorreia, Miguel Pereira B. Durão - Desenvolvimento de metodologias de agregação de turbinas/centrais eólicas. Lisboa: Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2019, 105 p.info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2022-09-06T12:28:44Zoai:repositorio.lneg.pt:10400.9/3266Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T15:36:29.810073Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse |
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