Gestão da demanda em sistemas elétricos prediais com apoio de modelos de previsão de geração solar fotovoltaica

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Costa, Ana Carolina Cardoso, 1992-
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1637744
Resumo: Orientador: Alberto Luiz Francato
id UNICAMP-30_23e9718a0000ca09b74ef516279ffb03
oai_identifier_str oai::1096050
network_acronym_str UNICAMP-30
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
repository_id_str
spelling Gestão da demanda em sistemas elétricos prediais com apoio de modelos de previsão de geração solar fotovoltaicaDemand management in electrical system with the support of photovoltaic generation forecastModelos estocásticosGeração de energia fotovoltaicaOtimizaçãoSetor elétricoStochastic modelsPhotovoltaic power generationOptimizationBrazilian electricity sectorOrientador: Alberto Luiz FrancatoDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Civil, Arquitetura e UrbanismoResumo: A produção de energia elétrica, diferentemente de outros sistemas em rede, apresenta limitações para ser armazenada de forma economicamente viável, o que implica a necessidade e busca por constante equilíbrio entre a oferta e a demanda. A inserção de fontes intermitentes tem sido cada vez mais expressiva no cenário mundial. Os sistemas microgrids representaram cerca de 6% das novas ligações elétricas a nível mundial entre 2012 e 2016 (REN 21, 2018). Apesar das vantagens econômicas e ambientais, tais fontes apresentam características de imprevisibilidade e não são despacháveis, o que torna as ações de gerenciamento de energia pelo lado da demanda soluções favoráveis ao alcance de equilíbrio entre oferta e demanda. Dessa forma, este trabalho tem como objetivo desenvolver uma metodologia de análise que auxilie tanto a definição da demanda contratada para a instalação como o gerenciamento de energia pelo lado da demanda de uma unidade consumidora por meio da previsão da geração de energia de painéis fotovoltaicos in loco. Para tanto, propõe-se um modelo de previsão de radiação fotovoltaica horária para o dia seguinte, viabilizando a previsão indireta da geração fotovoltaica. As demais ferramentas desenvolvidas nesta dissertação consistem em um modelo de minimização de custo operacional referente à energia que recomenda a contratação ótima de demanda; e um modelo de minimização de custo operacional referente à energia que recomenda a readequação da operação de equipamentos de uma unidade consumidora por meio da busca do equilíbrio entre a previsão de geração fotovoltaica e a demanda de energia da instalação. A contratação ótima e a readequação são apontadas por um modelo numérico computacional de otimização implementado em GAMS e baseado em um modelo de previsão horária de radiação para o dia seguinte. Como forma de demonstrar os resultados desta pesquisa, aplicou-se a metodologia a um estudo de caso arbitrado na cidade de Jundiaí. A versão atual do modelo de otimização de custos referentes à energia elétrica aponta como demanda ótima de contratação aquela associada à máxima demanda da curva de permanência traçada pelos cenários de geração. Aperfeiçoamentos no modelo de previsão, no entanto, apontam como demanda ótima de contratação aquela associada ao valor de 5% da curva de permanência traçada pelos cenários de geração fotovoltaicaAbstract: Different from the others grid systems, electricity has storage limitations, which implies the need of a constant balance between supply and demand of electric energy. The share of intermittent sources is growing in the world scenario. Renewable-based stand-alone and off-grid single home or mini-grid systems represented about 6% of new electricity connections worldwide between 2012 and 2016 (REN 21, 2018). In spite of the economic and environmental advantages, these sources present unpredictable characteristics and are not dispatchable, which makes the actions of energy management on the demand side solutions favorable to reach a balance between supply and demand. Thus, this research aims to develop a methodology that assists the energy management by the demand side of a consumer unit by predicting the energy generation of photovoltaic panels in loco. The optimization tool recommends the readjustment for the operation of equipment by matching the forecast of generation and demand of energy in the installation in order to minimize the cost with energy. Such re-adaptation is indicated by a numerical computational model of optimization implemented in GAMS and based on a model of hourly radiation forecast for the following day. As a way to demonstrate this methodology¿s results, it was applied to a case study in the city of Jundiaí. The current version of the model has pointed as optimal contracting demand the maximum permanence curve demand generated by scenarios of photovoltaic generation. However, improvements in the prediction model highlight as optimal contracting demand the one associated to the value of 5% of the permanence curve drawn by scenarios of photovoltaic generationMestradoRecursos Hídricos, Energéticos e AmbientaisMestra em Engenharia CivilCAPES01-P-03713/2017[s.n.]Francato, Alberto Luiz, 1969-Gireli, Tiago ZenkerHidalgo, Ieda GeribertoUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia Civil, Arquitetura e UrbanismoPrograma de Pós-Graduação em Engenharia CivilUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASCosta, Ana Carolina Cardoso, 1992-20192019-08-28T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf1 recurso online (95 p.) : il., digital, arquivo PDF.https://hdl.handle.net/20.500.12733/1637744COSTA, Ana Carolina Cardoso. Gestão da demanda em sistemas elétricos prediais com apoio de modelos de previsão de geração solar fotovoltaica. 2019. 1 recurso online (95 p.) Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Civil, Arquitetura e Urbanismo, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1637744. Acesso em: 3 set. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/1096050Requisitos do sistema: Software para leitura de arquivo em PDFporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2019-12-12T15:45:30Zoai::1096050Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2019-12-12T15:45:30Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
dc.title.none.fl_str_mv Gestão da demanda em sistemas elétricos prediais com apoio de modelos de previsão de geração solar fotovoltaica
Demand management in electrical system with the support of photovoltaic generation forecast
title Gestão da demanda em sistemas elétricos prediais com apoio de modelos de previsão de geração solar fotovoltaica
spellingShingle Gestão da demanda em sistemas elétricos prediais com apoio de modelos de previsão de geração solar fotovoltaica
Costa, Ana Carolina Cardoso, 1992-
Modelos estocásticos
Geração de energia fotovoltaica
Otimização
Setor elétrico
Stochastic models
Photovoltaic power generation
Optimization
Brazilian electricity sector
title_short Gestão da demanda em sistemas elétricos prediais com apoio de modelos de previsão de geração solar fotovoltaica
title_full Gestão da demanda em sistemas elétricos prediais com apoio de modelos de previsão de geração solar fotovoltaica
title_fullStr Gestão da demanda em sistemas elétricos prediais com apoio de modelos de previsão de geração solar fotovoltaica
title_full_unstemmed Gestão da demanda em sistemas elétricos prediais com apoio de modelos de previsão de geração solar fotovoltaica
title_sort Gestão da demanda em sistemas elétricos prediais com apoio de modelos de previsão de geração solar fotovoltaica
author Costa, Ana Carolina Cardoso, 1992-
author_facet Costa, Ana Carolina Cardoso, 1992-
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Francato, Alberto Luiz, 1969-
Gireli, Tiago Zenker
Hidalgo, Ieda Geriberto
Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia Civil, Arquitetura e Urbanismo
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil
UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS
dc.contributor.author.fl_str_mv Costa, Ana Carolina Cardoso, 1992-
dc.subject.por.fl_str_mv Modelos estocásticos
Geração de energia fotovoltaica
Otimização
Setor elétrico
Stochastic models
Photovoltaic power generation
Optimization
Brazilian electricity sector
topic Modelos estocásticos
Geração de energia fotovoltaica
Otimização
Setor elétrico
Stochastic models
Photovoltaic power generation
Optimization
Brazilian electricity sector
description Orientador: Alberto Luiz Francato
publishDate 2019
dc.date.none.fl_str_mv 2019
2019-08-28T00:00:00Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://hdl.handle.net/20.500.12733/1637744
COSTA, Ana Carolina Cardoso. Gestão da demanda em sistemas elétricos prediais com apoio de modelos de previsão de geração solar fotovoltaica. 2019. 1 recurso online (95 p.) Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Civil, Arquitetura e Urbanismo, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1637744. Acesso em: 3 set. 2024.
url https://hdl.handle.net/20.500.12733/1637744
identifier_str_mv COSTA, Ana Carolina Cardoso. Gestão da demanda em sistemas elétricos prediais com apoio de modelos de previsão de geração solar fotovoltaica. 2019. 1 recurso online (95 p.) Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Civil, Arquitetura e Urbanismo, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1637744. Acesso em: 3 set. 2024.
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/1096050
Requisitos do sistema: Software para leitura de arquivo em PDF
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
1 recurso online (95 p.) : il., digital, arquivo PDF.
dc.publisher.none.fl_str_mv [s.n.]
publisher.none.fl_str_mv [s.n.]
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
instacron:UNICAMP
instname_str Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
instacron_str UNICAMP
institution UNICAMP
reponame_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
collection Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
repository.mail.fl_str_mv sbubd@unicamp.br
_version_ 1809189154005712896

Registros relacionados