Metodologias para desagregação entre carga e geração em sistemas de distribuição de energia elétrica com uso de medidores inteligentes

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Cancian, Bruno Pissinatto, 1998-
Data de Publicação: 2024
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/20.500.12733/19148
Resumo: Orientadores: Walmir de Freitas Filho, José Carlos Garcia Andrade
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spelling Metodologias para desagregação entre carga e geração em sistemas de distribuição de energia elétrica com uso de medidores inteligentesMethodologies for load and generation disaggregation in distribution systems through the utilization of smart metersEnergia elétricaGeração distribuída de energia elétricaRedes inteligentes de energiaElectrical energyDistributed generationSmart gridsOrientadores: Walmir de Freitas Filho, José Carlos Garcia AndradeDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP), Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoResumo: Em sistemas de compensação de energia elétrica (do inglês, net metering), nos quais faz-se uso de medidor único para o consumidor, i.e., não há medidores separados para a carga e a geração do consumidor visando reduzir os custos (e.g., no Brasil), a informação fornecida para a concessionária é o consumo/geração líquido(a) da unidade consumidora (UC). Esta modalidade de conexão de geração é comumente denominada behind-the-meter (BTM). Com isto, há dificuldades em determinar separadamente a capacidade instalada de geração distribuída e o consumo dos equipamentos das unidades consumidoras, tornando mais complexas tarefas como planejamento da expansão do sistema, previsão de demanda, análises de perdas (técnicas e não técnicas) e até a análise de viabilidade de novos geradores. Adicionalmente, podem ocorrer erros nas bases de dados da concessionária, pois, devido a inúmeras requisições de conexão de geração, informações podem ser cadastradas de forma incorreta, assim como acontece com consumidores, e.g., fornecendo incorretamente a capacidade do gerador. Na perspectiva da UC, a desagregação entre a carga e a geração possibilita o monitoramento indireto (não-intrusivo) do desempenho do sistema de geração, facilitando, por exemplo para sistemas fotovoltaicos (FVs), a detecção de defeitos internos, a necessidade de limpeza das placas solares, sombreamentos não vislumbrados na concepção do projeto e até a inoperância do sistema. Em razão do exposto, três metodologias para desagregação entre carga e geração FV em sistemas BTM são desenvolvidas neste projeto de mestrado. Estas metodologias consideram diferentes cenários de disponibilidade de dados, sendo cada método testado com base de dados sintéticos e reais, utilizando desde técnicas simples, como regressão linear, até técnicas mais complexas, como redes adversárias generativas. O primeiro método desenvolvido, realiza a detecção e estimação da capacidade instalada de sistemas FVs utilizando dados históricos de demanda nativa (carga) e geração FV de consumidores observáveis, i.e., com medidor dedicado ao sistema FV, sendo capaz de detectar a presença de módulos FVs com valores de acurácia, sensibilidade e precisão acima de 90% e estimar a capacidade instalada destes mesmos sistemas FVs com erro percentual absoluto abaixo de 11,5%. Já o segundo método apresentado realiza a desagregação de curvas de geração FV utilizando sistemas FVs observáveis próximos, obtendo medianas de Normalized Mean Average Error (nMAE) e erro de energia diários de 7% e 5%, respectivamente. Por fim, o terceiro método realiza a desagregação de sistemas FVs utilizando apenas as curvas de demanda líquida e dados meteorológicos de baixa resolução, obtendo medianas de nMAE e erro de energia diários menores que 11,5%Abstract: In electric energy compensation systems (net metering), in which a single meter is utilized per customer, i.e., there is no separated meters for load and generation to reduce the costs (e.g., in Brazil), the information given to utilities is the net power curve of each customer. This type of generation connection is known as behind-the-meter. Therefore, there are difficulties to determine the installed capacity of distributed generation and the customer power consumption separately, turning tasks as system expansion planning, power demand prediction, losses analysis (technical and non-technical) and even the viability of new distributed generators more complex. Additionally, errors can occur in the utility database, since the large amount of generation connection requisitions can lead to mistakes during the data registration process, e.g., incorrect values of distributed generators capacities. From the customer perspective, load and generation disaggregation enables non-intrusive monitoring of the generator performance, facilitating, in the case of photovoltaic (PV) systems, the detection of internal defects, the necessity to clean the solar panels, non-predicted shading and even the inoperancy of the whole PV system. With that in mind, three energy disaggregation methodologies for BTM systems are developed in this MSc project. Each methodology considers different scenarios of data availability, making use of techniques as simple as linear regression or more intricate ones, such as generative adversarial networks. The first presented method detects and estimates the installed capacity of BTM PVs systems using native demand (load) and PV generation historical data from observable customers, i.e., with a dedicated meter to the PV, being able to detect PVs systems with accuracy, recall and precision values higher than 90%, and to estimate the installed capacity of these same systems with percentual absolute error smaller than 11,5%. The second developed method disaggregates BTM PV generation using curves of nearby observable PVs systems, reaching median values of daily Normalized Mean Average Error (nMAE) and energy error of 7% and 5%, respectively. Finally, the third method executes energy disaggregation using only net demand curves and low-resolution meteorological data, reaching median values of daily nMAE and energy error lower than 11.5%AbertoMestradoEnergia ElétricaMestre em Engenharia ElétricaFAPESP2022/11692-0CAPES88887.673260/2022-00[s.n.]Freitas Filho, Walmir de, 1971-Andrade, José Carlos Garcia, 1991-Vieira, João Paulo AbreuAlmeida, Madson Cortes deUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoPrograma de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASCancian, Bruno Pissinatto, 1998-20242024-03-21T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf1 recurso online (91 p.) : il., digital, arquivo PDF.https://hdl.handle.net/20.500.12733/19148CANCIAN, Bruno Pissinatto. Metodologias para desagregação entre carga e geração em sistemas de distribuição de energia elétrica com uso de medidores inteligentes. 2024. 1 recurso online (91 p.) Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP), Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/19148. Acesso em: 3 set. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/1393915Cover: https://repositorio.unicamp.br/capa/capa?codigo=1393915Requisitos 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/openAccess2024-07-18T12:02:19Zoai::1393915Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2024-07-18T12:02:19Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
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