Gerenciamento de resposta a demanda residencial utilizando algoritmo genético

• Autor(a) principal: Roocks, Jonas Eduardo
• Data de Publicação: 2019
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UCS
• Texto Completo: https://repositorio.ucs.br/11338/6154
• topic: Engenharia elétrica; Algorítmos genéticos; Energia elétrica - Consumo

A oferta e a demanda de energia elétrica precisam ser balanceadas simultaneamente. Para garantir a sustentação da oferta, a capacidade total de geração de eletricidade deve ser maior que a demanda máxima prevista. Nos últimos anos, a demanda por eletricidade está aumentando a cada ano, e as construções de novas usinas de energia estão sendo barradas devido ao custo econômico e ambiental. Um método para adiar ou até evitar certos investimentos, são os Programas de Resposta a Demanda. Seu propósito é modificar o consumo de energia, modelando as cargas do sistema para preencher os vales e diminuir os picos da carga de consumo, tornando assim, o sistema de energia mais eficiente. Desta forma, este trabalho apresenta o desenvolvimento de um algoritmo genético capaz de gerenciar um sistema de resposta a demanda residencial. Para tanto, foi necessário gerar os modelos de consumo das residências, sendo esses baseados em dados reais adquiridos por meio de diversos estudos de hábitos de uso de consumidores, caracterização de cargas, potência de equipamentos e padrões de utilização diária. Como estratégia de resposta a demanda foi utilizada a realocação de cargas, dentro de um horizonte de 24 horas, combinada com a tarifação dinâmica de energia, tendo seus valores variados com base na curva de carga nacional. O trabalho foi realizado utilizando o software Matlab. Diante disso, verificou-se que o algoritmo foi capaz de reduzir o custo total de energia em 16,40% para 100 consumidores, divididos em 5 faixas de consumo, o que impõe a constatação de que a metodologia utilizada produziu um impacto positivo no custo total de energia (sic).