Programação Robusta de Energia para Edifícios Inteligentes considerando a Incerteza em Veículos Eléctricos

• Autor(a) principal: Chavez, Juliana Pires Coelho
• Data de Publicação: 2022
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: eng
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10400.22/22168
• topic: Estado da Carga Inicial; Fontes de Energia Renováveis; Hora de Chegada; Hora de Saída; Incerteza dos Veículos Elétricos; Problema da Otimização Robusta; Sistema de Gestão de Energia de Edifícios; Arrival Time; Building Energy Management System; Departure Time; Initial State of Charge; Renewable Energy Sources; Robust Optimization Problem; Uncertainty of Electric Vehicles

Nos últimos anos, o consumo de energia tem aumentado juntamente com o crescimento económico e populacional, onde os edifícios representam um dos principais consumidores. Contudo, surgem preocupações a nível ambiental as quais inspiram governos a concentrarse na concepção de edifícios inteligentes com sistemas de gestão de energia que controlam as fontes de energia renováveis. No entanto, um fator importante a considerar ao lidar com os recursos energéticos é a natureza incerta do seu comportamento. De forma a dar resposta a este desafio, esta tese consiste em propor uma programação ótima dos recursos energéticos baseado na otimização robusta, tendo em conta as incertezas associadas aos veículos elétricos. A otimização robusta é uma abordagem inovadora e eficaz para resolver problemas de otimização que envolvem incerteza, uma vez que encontra a melhor solução entre os piores cenários possíveis. Inicialmente é formulada uma técnica de Redes Neuronais Artificiais, de modo a lidar com as incertezas. Posteriormente, um problema de Programação Linear Binária é estipulado para reduzir os custos energéticos do edíficio sem considerar incertezas. Numa fase final, o modelo determinístico é transformado num problema robusto, assegurando imunidade contra a incerteza associada aos veículos elétricos. De modo a simular o modelo de Otimização Robusta foram implementados três cenários diferentes de programação energética com um horizonte de tempo curto. Os resultados apresentaram uma redução de 14.86% no caso do estado da carga inicial, de 6.75% para a hora de chegada e de 14.18% para a hora de partida, revelando que o modelo implementado permite minimizar os custos totais de eletricidade de um edifício, bem como reduzir os problemas associados à incerteza dos veículos elétricos. Além disso, é demonstrado o ajustamento da técnica de otimização robusta de acordo com vários níveis de robustez.