Modelos de geração fotovoltaica e avaliação da influência nos nos índices de confiabilidade de sistemas de distribuição

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Oliveira, Ricardo de
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFRJ
Texto Completo: http://hdl.handle.net/11422/21752
Resumo: Este trabalho apresenta os modelos de geração fotovoltaica (FV) utilizados para estimar a potência de saída das usinas de geração e injetada na rede. A modelagem do sistema de geração contempla os modelos para arranjo, inversores e para a planta, sendo esse último associado ao efeito de suavização espacial. No que se refere arranjo FV, o enfoque é a analise do desempenho em potência máxima de saída dos modelos que adotam expressões semi-empíricas, baseados em equações explicitas e informações geralmente disponíveis nos catálogos dos módulos. A partir de séries temporais de medição da irradiância e da temperatura ambiente local, modelos que aliam maior exatidão e simplicidade foram utilizados para gerar séries de potência em escalas de minutos e em escala horária, com o objetivo de avaliar o impacto da variabilidade do recurso solar e da conexão de usinas fotovoltaicas de geração distribuída e concentrada nos índices de confiabilidade de sistemas de distribuição. São apresentados e discutidos os resultados da conexão de usinas fotovoltaicas no sistema IEEE RBTS Barra 2 e de um sistema de distribuição brasileiro real com presença de geração FV, com a abordagem do efeito de utilização dos modelos de geração selecionados, da resolução temporal das séries e da suavização das flutuações da potência gerada.
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A partir de séries temporais de medição da irradiância e da temperatura ambiente local, modelos que aliam maior exatidão e simplicidade foram utilizados para gerar séries de potência em escalas de minutos e em escala horária, com o objetivo de avaliar o impacto da variabilidade do recurso solar e da conexão de usinas fotovoltaicas de geração distribuída e concentrada nos índices de confiabilidade de sistemas de distribuição. São apresentados e discutidos os resultados da conexão de usinas fotovoltaicas no sistema IEEE RBTS Barra 2 e de um sistema de distribuição brasileiro real com presença de geração FV, com a abordagem do efeito de utilização dos modelos de geração selecionados, da resolução temporal das séries e da suavização das flutuações da potência gerada.This work presents models of photovoltaic (PV) generation used to predict the power output of the grid connected PV systems. The modeling of the generation system takes into account the PV arrays models, inverters and a plant model, which has been associated to spatial smoothing. Regarding the PV array models, the focus is the performance evaluation based on the maximum power point, in which are adopted semi-empirical expressions, based on both explicit equations and information frequently available in the PV module datasheet and provided by manufacturers. From time series of ground measured irradiance and the local ambient temperature, methods that combine accuracy and simplicity were used to generate power output time series in minutely and hourly resolution, in order to evaluate the impact of variability of the solar photovoltaic resource and the connection of PV power plants (distributed generation and utility-scale) in the reliability indices of distribution systems. Case studies on the IEEE RBTS Bus 2 system and a real distribution system are presented and discussed, for a single power plant at different locations, taking into consideration the effect of using the selected PV generation models, the temporal resolution of the time series and the smoothing of the power output fluctuations.Submitted by Aglair Aguiar (aglair@ct.ufrj.br) on 2023-03-30T11:50:26Z No. of bitstreams: 1 924933.pdf: 3600304 bytes, checksum: 256fdd2903583143d0c73cd915adc5aa (MD5)Approved for entry into archive by Christianne Fontes de Andrade (cfontes@ct.ufrj.br) on 2023-10-04T22:33:02Z (GMT) No. of bitstreams: 1 924933.pdf: 3600304 bytes, checksum: 256fdd2903583143d0c73cd915adc5aa (MD5)Made available in DSpace on 2023-10-04T22:33:02Z (GMT). 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