Metodologia para previsão de carga e geração no horizonte de curtíssimo prazo
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Data de Publicação: | 2016 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do UFSM |
Texto Completo: | http://repositorio.ufsm.br/handle/1/8601 |
Resumo: | Load forecasting is a very important activity on electric power system operation and planning, because many studies on electricity sector depend on future behavior of the system, requiring the electricity demand forecast for its realization. The very short-term load forecasting has a horizon of few minutes to a few hours and it seeks to translate more accurately the instantaneous profile of load. There are several factors that should be considered in forecasting methods, climatic variables have a major influence on demand trends in the very short term, therefore, they should be incorporated into the projection model. In Brazil, has been growing use of electricity production through the photovoltaic generation, so, for this feature to be used efficiently, energy produced by the solar panels forecast is a tool that contributes to this type of energy act reliably. The main objective of this work is to develop a methodology for load and solar power generation forecasting in the very short-term considering the influence the climatic variables. The methodology for load, wind and solar power generation forecasting considers the climatic variables: temperature, relative humidity, wind speed, solar radiation and atmospheric pressure. The study presents data load for a typical year of a substation of the metropolitan region of Rio Grande do Sul, analyzed with data from a weather station in the region. For calculate the solar power generation forecasting the method uses a model that considers the solar radiation and the temperature to calculate the power produced by the photovoltaic module. The method for the forecast was performed using Excel VBA tool, by grouping the load and climate variables data of history and is based on multiple linear regression. The projection algorithm was tested and compared computationally, based on actual data, presenting significant results, because as it is projected to hours ahead, the data is updated with the actual data every hour, reducing forecast errors, confirming that the considered climatic variables are very important to refine load and generation forecasting methods, essential for system planning. Compared to other existing methods, the proposed method stands out by the fact to consider climatic variables for the projection, and uses the methodology to perform the projection of solar power generation. |
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2017-05-192017-05-192016-08-31PIRES, Camilla Leimann. Methodology for very short term load and generation forecasting. 2016. 98 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal de Santa Maria, Santa Maria, 2016.http://repositorio.ufsm.br/handle/1/8601Load forecasting is a very important activity on electric power system operation and planning, because many studies on electricity sector depend on future behavior of the system, requiring the electricity demand forecast for its realization. The very short-term load forecasting has a horizon of few minutes to a few hours and it seeks to translate more accurately the instantaneous profile of load. There are several factors that should be considered in forecasting methods, climatic variables have a major influence on demand trends in the very short term, therefore, they should be incorporated into the projection model. In Brazil, has been growing use of electricity production through the photovoltaic generation, so, for this feature to be used efficiently, energy produced by the solar panels forecast is a tool that contributes to this type of energy act reliably. The main objective of this work is to develop a methodology for load and solar power generation forecasting in the very short-term considering the influence the climatic variables. The methodology for load, wind and solar power generation forecasting considers the climatic variables: temperature, relative humidity, wind speed, solar radiation and atmospheric pressure. The study presents data load for a typical year of a substation of the metropolitan region of Rio Grande do Sul, analyzed with data from a weather station in the region. For calculate the solar power generation forecasting the method uses a model that considers the solar radiation and the temperature to calculate the power produced by the photovoltaic module. The method for the forecast was performed using Excel VBA tool, by grouping the load and climate variables data of history and is based on multiple linear regression. The projection algorithm was tested and compared computationally, based on actual data, presenting significant results, because as it is projected to hours ahead, the data is updated with the actual data every hour, reducing forecast errors, confirming that the considered climatic variables are very important to refine load and generation forecasting methods, essential for system planning. Compared to other existing methods, the proposed method stands out by the fact to consider climatic variables for the projection, and uses the methodology to perform the projection of solar power generation.A previsão de carga é uma atividade de grande importância inserida na operação e no planejamento do sistema elétrico de potência, pois muitos estudos referentes ao setor elétrico dependem do comportamento futuro do sistema, sendo necessária a previsão de demanda de energia elétrica para sua realização. A previsão de demanda de eletricidade para curtíssimo prazo possui um horizonte de poucos minutos até algumas horas e ela procura traduzir com maior exatidão o perfil instantâneo da carga. Há vários fatores que devem ser considerados nos métodos de previsão, as variáveis climáticas apresentam grande influência na evolução de demanda no curtíssimo prazo, portanto, devem ser incorporadas no modelo de projeção. No Brasil, tem sido crescente a utilização da produção de energia elétrica através da geração fotovoltaica, sendo assim, para que esse recurso seja utilizado de forma eficiente, a previsão da energia produzida pelos painéis solares é uma ferramenta que contribui para que esse tipo de energia atue de forma confiável. O objetivo principal deste trabalho é o desenvolvimento de uma metodologia para previsão de carga e geração de energia solar para o horizonte de curtíssimo prazo, considerando a influência das variáveis climáticas. A metodologia para previsão de carga e geração de energia solar considera as variáveis climáticas: temperatura ambiente, umidade relativa do ar, velocidade do vento, radiação solar e pressão atmosférica. O estudo apresenta dados de carga de uma subestação da região metropolitana do estado do Rio Grande do Sul, analisados com dados de uma estação meteorológica da região. Para o cálculo da previsão da geração solar o método utiliza um modelo que considera a radiação solar e a temperatura para o cálculo da potência produzida pelo módulo fotovoltaico. O método para a previsão foi realizado utilizando a ferramenta VBA do Excel, através do agrupamento dos dados de carga e das variáveis climáticas do histórico e baseia-se na regressão linear múltipla. O algoritmo de previsão foi testado e comparado computacionalmente com base nos dados reais, apresentando resultados significativos, pois como a projeção é para horas a frente, os dados são atualizados com os dados reais a cada hora, diminuindo os erros da previsão, confirmando que as variáveis climáticas consideradas tem grande importância para refinar métodos de previsão de carga e geração de energia solar, fundamental para o planejamento do sistema elétrico. Em relação aos demais métodos já existentes, o método proposto se destaca pelo fato de considerar variáveis climáticas para a projeção de carga, e utiliza a metodologia para realizar a projeção da geração solar.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superiorapplication/pdfporUniversidade Federal de Santa MariaPrograma de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaUFSMBREngenharia ElétricaPrevisão de cargaPrevisão de geração solarCurtíssimo prazoInfluências climáticasRegressão múltiplaLoad forecastSolar power forecastVery short-termClimatic influencesMultiple regressCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICAMetodologia para previsão de carga e geração no horizonte de curtíssimo prazoMethodology for very short term load and generation forecastinginfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisBernardon, Daniel Pinheirohttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4762671Y8Pereira, Paulo Ricardo da Silvahttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4235276D7Garcia, Vinícius Jacqueshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4773885J6http://lattes.cnpq.br/0779010399523809Pires, Camilla Leimann300400000007400300300300500425ebf67-3fcd-4c31-8378-e6edab47837529c00b4c-da13-4160-bec1-9a4c31b8dcf70c63f74e-145f-4ec4-90ac-b13840a6e26d14462198-2133-4aa0-9471-b4a6b45b4123info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do UFSMinstname:Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)instacron:UFSMORIGINALPIRES, CAMILLA LEIMANN.pdfapplication/pdf2970064http://repositorio.ufsm.br/bitstream/1/8601/1/PIRES%2c%20CAMILLA%20LEIMANN.pdf51029eff54ceea0583c3028c3af018b7MD51TEXTPIRES, CAMILLA LEIMANN.pdf.txtPIRES, CAMILLA LEIMANN.pdf.txtExtracted texttext/plain160506http://repositorio.ufsm.br/bitstream/1/8601/2/PIRES%2c%20CAMILLA%20LEIMANN.pdf.txte58d27aa46ded072c4421bd1d7eec4f2MD52THUMBNAILPIRES, CAMILLA LEIMANN.pdf.jpgPIRES, CAMILLA LEIMANN.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg4606http://repositorio.ufsm.br/bitstream/1/8601/3/PIRES%2c%20CAMILLA%20LEIMANN.pdf.jpgf28076cb0934db994401200c6345cfcdMD531/86012017-07-25 11:46:55.45oai:repositorio.ufsm.br:1/8601Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://repositorio.ufsm.br/ONGhttps://repositorio.ufsm.br/oai/requestatendimento.sib@ufsm.br||tedebc@gmail.comopendoar:2017-07-25T14:46:55Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do UFSM - Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)false |
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