Contribuições às técnicas de planejamento da expansão da transmissão de energia elétrica considerando incertezas
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Data de Publicação: | 2021 |
Tipo de documento: | Tese |
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Título da fonte: | Repositório Institucional da UFJF |
Texto Completo: | https://doi.org/10.34019/ufjf/te/2021/00048 https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/13394 |
Resumo: | Esta tese de doutorado apresenta contribuições para a solução do problema de Planejamento da Expansão da Transmissão de Energia Elétrica (PET) considerando incertezas e alocação ótima de Dispositivos de Armazenamento de Energia (DAE), dentre estes: (i) uma metodologia para solucionar o PET de forma robusta em relação aos cenários de despacho de geração eólica e contingência, satisfazendo o critério de segurança N-1; (ii) uma metodologia para solucionar o PET considerando um horizonte de planejamento dinâmico e restrições de confiabilidade e de uso adequado da energia eólica disponível; (iii) dois algoritmos de agrupamento de séries históricas, o modified Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique Algorithm (m-ISODATA) e o Algoritmo de Agrupamento de Períodos Representativos (AAPR), propostos para obter os cenários representativos para problemas de planejamento e operação de sistemas de energia que levam em conta incertezas a curto prazo, respectivamente para problemas não-cronológicos e cronológicos; (iv) uma metodologia para solucionar o problema de PET e alocação ótima de DAEs de forma desacoplada, permitindo a solução simultânea de cada cenário cronológico. |
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(ii) uma metodologia para solucionar o PET considerando um horizonte de planejamento dinâmico e restrições de confiabilidade e de uso adequado da energia eólica disponível; (iii) dois algoritmos de agrupamento de séries históricas, o modified Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique Algorithm (m-ISODATA) e o Algoritmo de Agrupamento de Períodos Representativos (AAPR), propostos para obter os cenários representativos para problemas de planejamento e operação de sistemas de energia que levam em conta incertezas a curto prazo, respectivamente para problemas não-cronológicos e cronológicos; (iv) uma metodologia para solucionar o problema de PET e alocação ótima de DAEs de forma desacoplada, permitindo a solução simultânea de cada cenário cronológico.This doctoral thesis presents contributions to solve the transmission network expansion planning problem considering uncertainties and optimal allocation of energy storage devices: (i) a methodology to solve the robust transmission network expansion planning problem considering wind generation and contingency dispatch scenarios, meeting the N-1 security criterion; (ii) a methodology to solve the transmission network expansion planning problem considering a dynamic planning horizon and constraints on reliability and use of available wind energy; (iii) two clustering algorithms, the modified Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique Algorithm (m-ISODATA) and the Representative Period Clustering Algorithm (AAPR), proposed to obtain representative scenarios from historical series for application in planning and operation of power systems; (iv) a methodology to solve the transmission network expansion planning problem and optimal allocation of energy storage devices in a decoupled way, allowing the simultaneous solution of each chronological scenario.CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorporUniversidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)Programa de Pós-graduação em Engenharia ElétricaUFJFBrasilFaculdade de EngenhariaAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICAPlanejamento da expansão da transmissão de energia elétricaPlanejamento sob incertezasAlgoritmos de agrupamentoConfiabilidade de sistemas de transmissãoDispositivos de armazenamento de energiaDecomposição de BendersTransmission network expansion planningPlanning under uncertaintyClustering algorithmsReliability of transmission systemsEnergy storage devicesBenders’ decompositionMonte Carlo simulationContribuições às técnicas de planejamento da expansão da transmissão de energia elétrica considerando incertezasinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisreponame:Repositório Institucional da UFJFinstname:Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)instacron:UFJFORIGINALarthurnevesdepaula.pdfarthurnevesdepaula.pdfPDF/Aapplication/pdf8652298https://repositorio.ufjf.br/jspui/bitstream/ufjf/13394/1/arthurnevesdepaula.pdff753169eb8322b7de79ba36d4a9a6833MD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; 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Esta tese de doutorado apresenta contribuições para a solução do problema de Planejamento da Expansão da Transmissão de Energia Elétrica (PET) considerando incertezas e alocação ótima de Dispositivos de Armazenamento de Energia (DAE), dentre estes: (i) uma metodologia para solucionar o PET de forma robusta em relação aos cenários de despacho de geração eólica e contingência, satisfazendo o critério de segurança N-1; (ii) uma metodologia para solucionar o PET considerando um horizonte de planejamento dinâmico e restrições de confiabilidade e de uso adequado da energia eólica disponível; (iii) dois algoritmos de agrupamento de séries históricas, o modified Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique Algorithm (m-ISODATA) e o Algoritmo de Agrupamento de Períodos Representativos (AAPR), propostos para obter os cenários representativos para problemas de planejamento e operação de sistemas de energia que levam em conta incertezas a curto prazo, respectivamente para problemas não-cronológicos e cronológicos; (iv) uma metodologia para solucionar o problema de PET e alocação ótima de DAEs de forma desacoplada, permitindo a solução simultânea de cada cenário cronológico. |
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