Método para alocação dimensionamento e operação de baterias em sistemas de distribuição com redução de perda e análise econômica

• Autor(a) principal: Barbosa, Marger Wanderley
• Data de Publicação: 2020
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFJF
• Texto Completo: https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/11552
• topic: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA; Baterias; Sistemas de armazenamento de energia; Algoritmo genético; Dimensionamento e alocação ótimos; Batteries; Battery energy storage system; Distribution system; Genetic algorithm; Optimal sizing and placement

Neste trabalho é analisado o uso de sistemas de armazenamento de energia por baterias (BESS) em sistemas elétricos de distribuição. Esses sistemas de baterias são capazes de injetar ou absorver energia dos sistemas de distribuição. Quando tal processo é realizado em momentos propícios, proporciona uma melhora nos indicadores dos sistemas elétricos. São propostos dois métodos para alocar, dimensionar e gerenciar a operação destes conjuntos de baterias, visando obter um resultado ótimo. Neste trabalho, deseja-se alcançar dois objetivos distintos: a minimização das perdas elétricas do sistema de distribuição e a maximização do retorno financeiro, decorrente do benefício dos BESS a um sistema ao longo de um horizonte de planejamento. A modelagem de bateria utilizada considera questões de dependência temporal entre seus estados de operação e, assim, visa retratar seu funcionamento real. Tal dependência temporal é abordada pela resolução de fluxos de potência sequenciais, que respeitam os limites operativos dos sistemas. A otimização é realizada através de dois métodos propostos, o primeiro é um procedimento de busca direta, que visa solucionar todas as variáveis do problema simultaneamente. O segundo é um procedimento de busca iterativa, que define o cronograma de operação por meio de um processo de otimização e utiliza outro processo para alocar e dimensionar os BESS. Ambos os métodos propostos utilizam o algoritmo genético como ferramenta de otimização. Resultados obtidos em simulações de diferentes sistemas de distribuição são apresentados para demonstrar a aplicabilidade do método proposto.