Gestão eciente dos novos recursos energéticos advindos das redes inteligentes

• Autor(a) principal: Hendrigo Batista da Silva
• Data de Publicação: 2017
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFMG
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/1843/BUOS-AVTJN8
• topic: Geração distribuída; Externalidade negativa; Previsão de radiação solar; Smartgrid; Decisão sob incerteza; Programação dinâmica estocástica; Resposta da demanda; Aprendizado de máquina; Problema do inventário; Programação estocástica; Engenharia de produção; Demanda (Teoria econômica)

O crescimento das redes elétricas inteligentes, conhecidas como smart grids, vem permitindo o desenvolvimento de diversos recursos de eciência energética, como os programas de resposta da demanda, a integração de veículos elétricos ao grid, além do gerenciamento de compra e venda de energia entre o microgrid e o grid de energia. Estes novos recursos lidam com a decisão sob incerteza, dentre as quais se destacam o preço futuro, a demanda interna de um microgrid, o horário de conexão e desconexão de veículos ou a intermitente geração da energia solar. Como o crescimento das redes inteligentes vai gerar um aumento substancial na quantidade de dados, abre-se oportunidades diversas nos próximos anos para a aplicação de recursos e técnicas que visam a eciência energética e otimização dos processos, como as análises que são realizadas neste trabalho de pesquisa. Esta tese contribui para o estudo das incertezas inerentes a estes processos, avaliando abordagem de técnicas da literatura que busquem otimizar estes recursos ao longo de um horizonte de decisão, além de propor modelos que visem fomentar o sucesso destes recursos entre os consumidores. São apresentadas três contribuições principais, além da revisão da literatura de cada tema ao início de cada um dos capítulos. A primeira contribuição é a proposição de um modelo de programa de resposta da demanda com trajetórias de carga determinadas a priori, com a denição de preços como controles usados para se obter adiminuição das externalidades negativas do programa através da penalização da volatilidade. Esta proposta apresenta uma abordagem de trade-o entre a precicação da eletricidade em tempo real e o princípio de mínima volatilidade das tarifas. Os resultados apresentados demonstram como a volatilidade é reduzida com esta abordagem. A segunda contribuição é o estudo e análise das incertezas no gerenciamento das trocas comerciais entre o grid da concessionária e os microgrids com geração distribuída e conexão de baterias de veículos elétricos. Dentre as quais destacam-se a geração solar intermitente, a demanda local do microgrid, os preços em tempo real e a hora de chegada e partida de veículos. A contribuição está na avaliação desta aleatoriedade e em como a participação do microgrid pode ser fomentada com a consideração de um cenário de orçamento pré-denido a ser gerenciado em um horizonte de tempo. A terceira é o estudo da estocasticidade da previsão de geração local de energia em regiões tropicais, baseadas em técnicas de aprendizado de máquina e em como a incerteza na estimação de variáveis meteorológicas futuras pode impactar na habilidade de previsão do modelo. Os resultados apresentados mostram como a habilidade de previsão se comporta com o aumento da incerteza destas variáveis. Por m, também se discute como cada contribuição apresentada nos capítulos anteriores se conecta e como elas impactam na gestão do microgrid.