Análise do impacto da adesão da tarifa branca em redes de distribuição de energia elétrica considerando a otimização da curva de carga pelo lado do consumidor
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2019 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UNESP |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/11449/190662 |
Resumo: | O consumo de energia elétrica por parte de consumidores residenciais apresenta curvas de carga bem definidas ao longo do dia e por meio delas é possível perceber horários de maior e menor concentração de demanda. Consequentemente este comportamento exige muito dos sistemas de geração e distribuição em determinados intervalos de tempo e as concessionárias, por sua vez, tomam medidas para incentivar o consumo em momentos fora destes intervalos. Esta prática é denominada Gerenciamento pelo Lado da Demanda, que pode ocorrer de forma Direta ou Indireta. Uma das formas de Gerenciamento pelo Lado da Demanda Indireto (GLDI), que atualmente vigora no Brasil, é a Tarifa Branca (TB). O objetivo consiste em deslocar a demanda de ponta para horários fora de ponta, contribuindo, assim, para a melhoria da curva de carga do alimentador e, além disto, incentiva a mudança de hábito dos consumidores. Por outro lado, a adoção da TB e a mudança dos hábitos de consumo dos consumidores poderão causar impactos na rede de distribuição os quais devem ser investigados. A proposta deste trabalho é analisar esses impactos, com base em um modelo de Programação Linear Inteira Mista o qual considera a adoção de painéis solares pelo consumidor e, consequentemente, a exportação de energia elétrica para a rede. O modelo busca a otimização da curva de carga do consumidor rearranjando os horários de uso dos aparelhos eletrodomésticos para os horários fora de ponta, levando em conta o conforto e a redução da fatura do consumidor. O modelo é implementado em linguagem AMPL tendo como solver o CPLEX. Para observar o impacto da adesão da TB pelos consumidores considerou-se vários cenários com consumidores com e sem otimização de suas curvas de carga. As curvas de carga resultantes obtidas pela otimização do modelo matemático foram aplicadas nos sistemas teste de 13 e 34 barras do IEEE, possibilitando analisar por meio do software OpenDSS as perdas, perfis de tensão e corrente antes e depois da otimização. |
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Análise do impacto da adesão da tarifa branca em redes de distribuição de energia elétrica considerando a otimização da curva de carga pelo lado do consumidorAnalysis of the impact of white tariff adhesion on electric power distribution networks considering the optimization of the curve by the consumer sidePerdasControle indireto pelo lado da demandaComportamento do consumidorLossesIndirect control on the demand-sideConsumer behaviorO consumo de energia elétrica por parte de consumidores residenciais apresenta curvas de carga bem definidas ao longo do dia e por meio delas é possível perceber horários de maior e menor concentração de demanda. Consequentemente este comportamento exige muito dos sistemas de geração e distribuição em determinados intervalos de tempo e as concessionárias, por sua vez, tomam medidas para incentivar o consumo em momentos fora destes intervalos. Esta prática é denominada Gerenciamento pelo Lado da Demanda, que pode ocorrer de forma Direta ou Indireta. Uma das formas de Gerenciamento pelo Lado da Demanda Indireto (GLDI), que atualmente vigora no Brasil, é a Tarifa Branca (TB). O objetivo consiste em deslocar a demanda de ponta para horários fora de ponta, contribuindo, assim, para a melhoria da curva de carga do alimentador e, além disto, incentiva a mudança de hábito dos consumidores. Por outro lado, a adoção da TB e a mudança dos hábitos de consumo dos consumidores poderão causar impactos na rede de distribuição os quais devem ser investigados. A proposta deste trabalho é analisar esses impactos, com base em um modelo de Programação Linear Inteira Mista o qual considera a adoção de painéis solares pelo consumidor e, consequentemente, a exportação de energia elétrica para a rede. O modelo busca a otimização da curva de carga do consumidor rearranjando os horários de uso dos aparelhos eletrodomésticos para os horários fora de ponta, levando em conta o conforto e a redução da fatura do consumidor. O modelo é implementado em linguagem AMPL tendo como solver o CPLEX. Para observar o impacto da adesão da TB pelos consumidores considerou-se vários cenários com consumidores com e sem otimização de suas curvas de carga. As curvas de carga resultantes obtidas pela otimização do modelo matemático foram aplicadas nos sistemas teste de 13 e 34 barras do IEEE, possibilitando analisar por meio do software OpenDSS as perdas, perfis de tensão e corrente antes e depois da otimização.The consumption of electric energy by residential consumers presents well-defined load curves throughout the day through which is possible to perceive times of higher and lower demand concentration. Consequently, this behavior puts a high demand to Generation and Distribution Systems during certain given intervals of time so distributers, in turn, take measures to encourage consumption at moments outside those time ranges. Such practice is known as Demand-Side Management (DSM), which can occur either directly or indirectly. One of the indirect Demand-side Management that takes place in Brazil is called the “White Fee”. Its main objective is to shift peak demand to off-peak hours, contributing to the improvement of the feeder’s load curve and also to encourage consumers’ change of habits. On the other hand, the accession of the White-Tariff and the change of consumer behavior can impact on the distribution grids, which should be looked into. The proposal of this paper is to analyze such impacts based on a Mixed Integer Linear Programming model which considers the consumers’ solar panels purchase, and consequently, energy exports to the grid. The model seeks the enhancement of the consumers’ load curve by rearranging the hours of use household appliances at offpeak hours, taking into account comfort and a decrease in consumers electricity billing. The model was implemented in the AMPL language, making it possible to solve the CPLEX. In order to observe the impact of the White Tariff accession was, various situations of consumers with and without defined load curves enhancement were analyzed. The load curves obtained through the enhancement of the mathematical algorithm were applied on the IEEE 13-buses and 34-buses systems simulated in the Open DSS software, which made it possible to analyze the current and voltage profile and the losses before and after the enhancement.Universidade Estadual Paulista (Unesp)Bertequini, Fábio Leão [UNESP]Universidade Estadual Paulista (Unesp)Rosa, Dênis Rodrigo2019-10-07T20:17:45Z2019-10-07T20:17:45Z2019-08-12info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/11449/19066200092574633004099080P0porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UNESPinstname:Universidade Estadual Paulista (UNESP)instacron:UNESP2024-08-05T17:41:55Zoai:repositorio.unesp.br:11449/190662Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.unesp.br/oai/requestopendoar:29462024-08-05T17:41:55Repositório Institucional da UNESP - Universidade Estadual Paulista (UNESP)false |
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