Sistema de gerenciamento de energia orientado à arbitragem energética e recomendações para operação isolada de microrredes
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2023 |
Tipo de documento: | Tese |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFU |
Texto Completo: | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/39042 http://doi.org/10.14393/ufu.te.2023.457 |
Resumo: | In order to optimize the operation and planning of microgrids (MG), it is necessary to carry out a set of analyzes of technical and econometric data. In this aspect, decision-making metrics oriented to energy arbitrage can fit, among others. This approach is important for the development of the modern electrical system, as it allows better integration of distributed generation (DG) and battery energy storage systems (BESS). The use of algorithms based on artificial intelligence (AI) for the energy management system (EMS) can help to improve the MG operation to achieve the lowest possible cost in the process of buying and selling electricity, and consequently, increase sustainability levels. Thus, in the first stage of the Thesis, two strategies are proposed for energy management in the MG to determine the instants of charge and discharge of the SAEB. A simple heuristic method is used to serve as a reference for comparison with the fuzzy logic (FL) operation developed. Furthermore, other algorithms based on artificial neural networks (ANNs) are proposed using the nonlinear autoregressive technique to predict MG variables. During the research, the developed algorithms were evaluated through extensive case studies, with simulations that used data from the photovoltaic (PV) system, load demands, and electricity prices. For all cases, the AI algorithms for predictions and actions managed to reduce the cost and daily consumption of electricity from the main network, compared with the heuristic method or the MG without using BESS. This indicates that the developed power management strategies can be applied to reduce the costs of grid-connected MG operations. In the other stage of this research, an alternative is proposed to keep the MG operating through intentional islanding, in case of failures that cause the disconnection of the energy supply, aiming to guarantee the continuity of the service of priority loads through a contract between the utility and the manager of GD-MG, according to the IEEE 1547 technical guidelines. The results obtained by the simulations have shown excellent levels in the quality of electric energy supply for the input situation of the stabilized MG loads, after the intentional islanding, thus confirming that this proposal is within the technical guidelines of IEEE 1547. The simulations results confirm that this proposal comply with the technical guidelines of IEEE 1547, guaranteeing high quality in supplying electrical energy after the intentional islanding of the stabilized MG loads. |
id |
UFU_5fd742adb5e56971d4fd8ce2c2c8c0b6 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:repositorio.ufu.br:123456789/39042 |
network_acronym_str |
UFU |
network_name_str |
Repositório Institucional da UFU |
repository_id_str |
|
spelling |
Sistema de gerenciamento de energia orientado à arbitragem energética e recomendações para operação isolada de microrredesEnergy management system oriented to energy arbitrage and recommendations for isolated operation of microgridsGerenciamento de energiaIncertezaMercados de energiaMicrorredesInteroperabilidadeIlhamento intencionalTarifa dinâmica de eletricidadeEnergy managementUncertaintyPower marketsMicrogridsInteroperabilityIntentional islandingDynamic electricity pricingEngenharia elétricaGuimarães, Geraldo Caixeta, 1954-, (Orient.)CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::SISTEMAS ELETRICOS DE POTENCIAIn order to optimize the operation and planning of microgrids (MG), it is necessary to carry out a set of analyzes of technical and econometric data. In this aspect, decision-making metrics oriented to energy arbitrage can fit, among others. This approach is important for the development of the modern electrical system, as it allows better integration of distributed generation (DG) and battery energy storage systems (BESS). The use of algorithms based on artificial intelligence (AI) for the energy management system (EMS) can help to improve the MG operation to achieve the lowest possible cost in the process of buying and selling electricity, and consequently, increase sustainability levels. Thus, in the first stage of the Thesis, two strategies are proposed for energy management in the MG to determine the instants of charge and discharge of the SAEB. A simple heuristic method is used to serve as a reference for comparison with the fuzzy logic (FL) operation developed. Furthermore, other algorithms based on artificial neural networks (ANNs) are proposed using the nonlinear autoregressive technique to predict MG variables. During the research, the developed algorithms were evaluated through extensive case studies, with simulations that used data from the photovoltaic (PV) system, load demands, and electricity prices. For all cases, the AI algorithms for predictions and actions managed to reduce the cost and daily consumption of electricity from the main network, compared with the heuristic method or the MG without using BESS. This indicates that the developed power management strategies can be applied to reduce the costs of grid-connected MG operations. In the other stage of this research, an alternative is proposed to keep the MG operating through intentional islanding, in case of failures that cause the disconnection of the energy supply, aiming to guarantee the continuity of the service of priority loads through a contract between the utility and the manager of GD-MG, according to the IEEE 1547 technical guidelines. The results obtained by the simulations have shown excellent levels in the quality of electric energy supply for the input situation of the stabilized MG loads, after the intentional islanding, thus confirming that this proposal is within the technical guidelines of IEEE 1547. The simulations results confirm that this proposal comply with the technical guidelines of IEEE 1547, guaranteeing high quality in supplying electrical energy after the intentional islanding of the stabilized MG loads.Tese (Doutorado)A fim de otimizar a operação e o planejamento de microrredes (MR), torna-se necessário proceder a um conjunto de análises de dados técnicos e econométricos. Neste aspecto, enquadram-se métricas de tomadas de decisão orientadas à arbitragem energética, dentre outras. Essa abordagem é importante para o desenvolvimento do sistema elétrico moderno, pois permite a melhor integração da geração distribuída (GD) e o sistemas de armazenamento de energia em baterias (SAEB). O uso de algoritmos baseados em inteligência artificial (IA) para o sistema de gerenciamento de energia (SGE) podem ajudar no aprimoramento da operação de MR para alcançar o menor custo possível no processo da compra e venda de energia elétrica, e por consequência, elevar os níveis de sustentabilidade. Com isso, na primeira etapa desta Tese são propostas duas estratégias para o gerenciamento de energia na MR, com o objetivo de determinar os instantes de carga e descarga do SAEB. É utilizado um método heurístico simples para servir de referência na comparação com a operação da lógica nebulosa (LN) desenvolvida. Além disso, são propostos outros algoritmos baseados em redes neurais artificiais (RNAs) por meio da técnica autorregressiva não linear para prever as variáveis da MR. Durante a pesquisa, os algoritmos desenvolvidos foram avaliados por meio de extensos estudos de caso, com simulações que utilizaram dados do sistema fotovoltaico (FV), demandas de cargas e preços de eletricidade. Para todos os casos, os algoritmos em IA para previsões e atuações conseguiram reduzir o custo e consumo diário de energia elétrica da rede principal, em comparação com o método heurístico ou com a MR sem a utilização do SAEB. Isso indica que as estratégias para gerenciamento de energia elétrica desenvolvidas podem ser aplicadas na redução de custos da operação de MR conectada à rede principal. Na outra etapa desta pesquisa é proposta uma alternativa para manter a MR operando por meio do ilhamento intencional, em caso de falhas que provoquem o corte do fornecimento de energia, com o objetivo de garantir a continuidade do serviço de atendimento das cargas prioritárias por meio de um contrato entre a concessionária local e o gestor de GD-MR, conforme as orientações técnicas IEEE 1547. Os resultados de simulações confirmam que esta proposta atende às diretrizes técnicas do IEEE 1547, garantindo alta qualidade no fornecimento de energia elétrica após o ilhamento intencional das cargas da MR estabilizada.Universidade Federal de UberlândiaBrasilPrograma de Pós-graduação em Engenharia ElétricaGuimarães, Geraldo Caixetahttp://lattes.cnpq.br/5516876395405680Moura, Fabrício Augusto Matheushttp://lattes.cnpq.br/8081704801120219Aoki, Alexandre Rasihttp://lattes.cnpq.br/0566385360819334Rezende, Paulo Henrique Oliveirahttp://lattes.cnpq.br/2338311941319569Oliveira, Thales Limahttp://lattes.cnpq.br/7597648880114358Alves, Guilherme Henrique2023-09-05T16:25:16Z2023-09-05T16:25:16Z2023-08-07info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfALVES, Guilherme Henrique. Sistema de gerenciamento de energia orientado à arbitragem energética e recomendações para operação isolada de microrredes. 2023. 140 f. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2023. DOI http://doi.org/10.14393/ufu.te.2023.457.https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/39042http://doi.org/10.14393/ufu.te.2023.457porAttribution 3.0 United Stateshttp://creativecommons.org/licenses/by/3.0/us/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFUinstname:Universidade Federal de Uberlândia (UFU)instacron:UFU2023-09-06T06:26:26Zoai:repositorio.ufu.br:123456789/39042Repositório InstitucionalONGhttp://repositorio.ufu.br/oai/requestdiinf@dirbi.ufu.bropendoar:2023-09-06T06:26:26Repositório Institucional da UFU - Universidade Federal de Uberlândia (UFU)false |
dc.title.none.fl_str_mv |
Sistema de gerenciamento de energia orientado à arbitragem energética e recomendações para operação isolada de microrredes Energy management system oriented to energy arbitrage and recommendations for isolated operation of microgrids |
title |
Sistema de gerenciamento de energia orientado à arbitragem energética e recomendações para operação isolada de microrredes |
spellingShingle |
Sistema de gerenciamento de energia orientado à arbitragem energética e recomendações para operação isolada de microrredes Alves, Guilherme Henrique Gerenciamento de energia Incerteza Mercados de energia Microrredes Interoperabilidade Ilhamento intencional Tarifa dinâmica de eletricidade Energy management Uncertainty Power markets Microgrids Interoperability Intentional islanding Dynamic electricity pricing Engenharia elétrica Guimarães, Geraldo Caixeta, 1954-, (Orient.) CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::SISTEMAS ELETRICOS DE POTENCIA |
title_short |
Sistema de gerenciamento de energia orientado à arbitragem energética e recomendações para operação isolada de microrredes |
title_full |
Sistema de gerenciamento de energia orientado à arbitragem energética e recomendações para operação isolada de microrredes |
title_fullStr |
Sistema de gerenciamento de energia orientado à arbitragem energética e recomendações para operação isolada de microrredes |
title_full_unstemmed |
Sistema de gerenciamento de energia orientado à arbitragem energética e recomendações para operação isolada de microrredes |
title_sort |
Sistema de gerenciamento de energia orientado à arbitragem energética e recomendações para operação isolada de microrredes |
author |
Alves, Guilherme Henrique |
author_facet |
Alves, Guilherme Henrique |
author_role |
author |
dc.contributor.none.fl_str_mv |
Guimarães, Geraldo Caixeta http://lattes.cnpq.br/5516876395405680 Moura, Fabrício Augusto Matheus http://lattes.cnpq.br/8081704801120219 Aoki, Alexandre Rasi http://lattes.cnpq.br/0566385360819334 Rezende, Paulo Henrique Oliveira http://lattes.cnpq.br/2338311941319569 Oliveira, Thales Lima http://lattes.cnpq.br/7597648880114358 |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Alves, Guilherme Henrique |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Gerenciamento de energia Incerteza Mercados de energia Microrredes Interoperabilidade Ilhamento intencional Tarifa dinâmica de eletricidade Energy management Uncertainty Power markets Microgrids Interoperability Intentional islanding Dynamic electricity pricing Engenharia elétrica Guimarães, Geraldo Caixeta, 1954-, (Orient.) CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::SISTEMAS ELETRICOS DE POTENCIA |
topic |
Gerenciamento de energia Incerteza Mercados de energia Microrredes Interoperabilidade Ilhamento intencional Tarifa dinâmica de eletricidade Energy management Uncertainty Power markets Microgrids Interoperability Intentional islanding Dynamic electricity pricing Engenharia elétrica Guimarães, Geraldo Caixeta, 1954-, (Orient.) CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::SISTEMAS ELETRICOS DE POTENCIA |
description |
In order to optimize the operation and planning of microgrids (MG), it is necessary to carry out a set of analyzes of technical and econometric data. In this aspect, decision-making metrics oriented to energy arbitrage can fit, among others. This approach is important for the development of the modern electrical system, as it allows better integration of distributed generation (DG) and battery energy storage systems (BESS). The use of algorithms based on artificial intelligence (AI) for the energy management system (EMS) can help to improve the MG operation to achieve the lowest possible cost in the process of buying and selling electricity, and consequently, increase sustainability levels. Thus, in the first stage of the Thesis, two strategies are proposed for energy management in the MG to determine the instants of charge and discharge of the SAEB. A simple heuristic method is used to serve as a reference for comparison with the fuzzy logic (FL) operation developed. Furthermore, other algorithms based on artificial neural networks (ANNs) are proposed using the nonlinear autoregressive technique to predict MG variables. During the research, the developed algorithms were evaluated through extensive case studies, with simulations that used data from the photovoltaic (PV) system, load demands, and electricity prices. For all cases, the AI algorithms for predictions and actions managed to reduce the cost and daily consumption of electricity from the main network, compared with the heuristic method or the MG without using BESS. This indicates that the developed power management strategies can be applied to reduce the costs of grid-connected MG operations. In the other stage of this research, an alternative is proposed to keep the MG operating through intentional islanding, in case of failures that cause the disconnection of the energy supply, aiming to guarantee the continuity of the service of priority loads through a contract between the utility and the manager of GD-MG, according to the IEEE 1547 technical guidelines. The results obtained by the simulations have shown excellent levels in the quality of electric energy supply for the input situation of the stabilized MG loads, after the intentional islanding, thus confirming that this proposal is within the technical guidelines of IEEE 1547. The simulations results confirm that this proposal comply with the technical guidelines of IEEE 1547, guaranteeing high quality in supplying electrical energy after the intentional islanding of the stabilized MG loads. |
publishDate |
2023 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2023-09-05T16:25:16Z 2023-09-05T16:25:16Z 2023-08-07 |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
format |
doctoralThesis |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
ALVES, Guilherme Henrique. Sistema de gerenciamento de energia orientado à arbitragem energética e recomendações para operação isolada de microrredes. 2023. 140 f. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2023. DOI http://doi.org/10.14393/ufu.te.2023.457. https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/39042 http://doi.org/10.14393/ufu.te.2023.457 |
identifier_str_mv |
ALVES, Guilherme Henrique. Sistema de gerenciamento de energia orientado à arbitragem energética e recomendações para operação isolada de microrredes. 2023. 140 f. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2023. DOI http://doi.org/10.14393/ufu.te.2023.457. |
url |
https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/39042 http://doi.org/10.14393/ufu.te.2023.457 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
Attribution 3.0 United States http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/us/ info:eu-repo/semantics/openAccess |
rights_invalid_str_mv |
Attribution 3.0 United States http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/us/ |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Federal de Uberlândia Brasil Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica |
publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Federal de Uberlândia Brasil Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Repositório Institucional da UFU instname:Universidade Federal de Uberlândia (UFU) instacron:UFU |
instname_str |
Universidade Federal de Uberlândia (UFU) |
instacron_str |
UFU |
institution |
UFU |
reponame_str |
Repositório Institucional da UFU |
collection |
Repositório Institucional da UFU |
repository.name.fl_str_mv |
Repositório Institucional da UFU - Universidade Federal de Uberlândia (UFU) |
repository.mail.fl_str_mv |
diinf@dirbi.ufu.br |
_version_ |
1805569614829060096 |