Modelagem e dimensionamento de sistemas híbridos de geração de energia: caso para as Ilhas Galápagos

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Llerena Pizarro, Omar Rosendo
Data de Publicação: 2021
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UNESP
Texto Completo: http://hdl.handle.net/11449/204494
Resumo: O setor elétrico das Ilhas Galápagos é dependente dos combustíveis fósseis para a geração de eletricidade, utilizando apenas 15% das fontes renováveis existentes no arquipélago. Portanto, neste cenário, torna-se importante a realização de estudos que visem a implementação de Sistemas Híbridos de Geração de Energia (SHGE) que incrementem a participação de tais recursos renováveis, de modo a diversificar a sua matriz energética, diminuir a dependência dos combustíveis fósseis, e promover o desenvolvimento sustentável nas Ilhas. O dimensionamento adequado destes SHGE traz benefícios técnicos, econômicos e ambientais. Neste contexto, este trabalho apresenta o desenvolvimento de uma ferramenta para a modelagem matemática, simulação, e dimensionamento de SHGE. Para tal finalidade, desenvolveu-se um algoritmo de otimização multi-objetivo no MATLAB®. As variáveis de decisão contínuas (número de componentes) e as variáveis de decisão discretas (modelos/tipos dos componentes) envolvidas no projeto do SHGE são tratadas independentemente pelo Particle Swarm Optimizer (PSO) e pelo Binary Particle Swarm Optimizer (BPSO), respectivamente. O objetivo da otimização é minimizar o valor presente líquido dos custos, e maximizar a confiabilidade operacional do sistema. O algoritmo misto proposto (PSO-BPSO) é utilizado para dimensionar sistemas solar-bateria-diesel e solar-bateria-biogás para as Ilhas Galápagos. Os resultados mostram que a técnica proposta apresentou igual, e em alguns casos, melhor desempenho que os outros métodos comparados. Nos resultados, observa-se que os SHGE que combinam painéis fotovoltaicos (PV), baterias (BT) e geradores à diesel (DG) são as configurações ótimas com um custo de US$ 116.681,20 para a Ilha Floreana e um custo de US$ 856.878,46 para a Ilha San Cristóbal. Por outro lado, as configurações PV-BT implicam custos mais elevados devido à necessidade do uso de bancos de baterias maiores. No caso dos sistemas solar-baterias-biogás, estes resultaram ser aproximadamente 30% mais baratos. Finalmente, conclui-se que o PSO-BPSO proposto neste trabalho mostrou ser uma ferramenta simples e eficaz para o dimensionamento de SHGE tanto para abordagens mono-objetivo, quanto para abordagens multi-objetivo.
id UNSP_b652c7e9067d2e6de17e220189f33a95
oai_identifier_str oai:repositorio.unesp.br:11449/204494
network_acronym_str UNSP
network_name_str Repositório Institucional da UNESP
repository_id_str 2946
spelling Modelagem e dimensionamento de sistemas híbridos de geração de energia: caso para as Ilhas GalápagosMathematical modeling and simulation-based sizing of hybrid power generation systems: Galapagos Islands caseSHGEPSO-BPSOotimização multi-objetivoenergia renovávelGalápagosEnergia - Fontes alternativasGeração distribuída de energia elétricaOtimização matemáticaModelos matemáticosHPS sizingMulti-objective optimizationRenewable energyO setor elétrico das Ilhas Galápagos é dependente dos combustíveis fósseis para a geração de eletricidade, utilizando apenas 15% das fontes renováveis existentes no arquipélago. Portanto, neste cenário, torna-se importante a realização de estudos que visem a implementação de Sistemas Híbridos de Geração de Energia (SHGE) que incrementem a participação de tais recursos renováveis, de modo a diversificar a sua matriz energética, diminuir a dependência dos combustíveis fósseis, e promover o desenvolvimento sustentável nas Ilhas. O dimensionamento adequado destes SHGE traz benefícios técnicos, econômicos e ambientais. Neste contexto, este trabalho apresenta o desenvolvimento de uma ferramenta para a modelagem matemática, simulação, e dimensionamento de SHGE. Para tal finalidade, desenvolveu-se um algoritmo de otimização multi-objetivo no MATLAB®. As variáveis de decisão contínuas (número de componentes) e as variáveis de decisão discretas (modelos/tipos dos componentes) envolvidas no projeto do SHGE são tratadas independentemente pelo Particle Swarm Optimizer (PSO) e pelo Binary Particle Swarm Optimizer (BPSO), respectivamente. O objetivo da otimização é minimizar o valor presente líquido dos custos, e maximizar a confiabilidade operacional do sistema. O algoritmo misto proposto (PSO-BPSO) é utilizado para dimensionar sistemas solar-bateria-diesel e solar-bateria-biogás para as Ilhas Galápagos. Os resultados mostram que a técnica proposta apresentou igual, e em alguns casos, melhor desempenho que os outros métodos comparados. Nos resultados, observa-se que os SHGE que combinam painéis fotovoltaicos (PV), baterias (BT) e geradores à diesel (DG) são as configurações ótimas com um custo de US$ 116.681,20 para a Ilha Floreana e um custo de US$ 856.878,46 para a Ilha San Cristóbal. Por outro lado, as configurações PV-BT implicam custos mais elevados devido à necessidade do uso de bancos de baterias maiores. No caso dos sistemas solar-baterias-biogás, estes resultaram ser aproximadamente 30% mais baratos. Finalmente, conclui-se que o PSO-BPSO proposto neste trabalho mostrou ser uma ferramenta simples e eficaz para o dimensionamento de SHGE tanto para abordagens mono-objetivo, quanto para abordagens multi-objetivo.The electrical sector in the Galapagos Islands is dependent on fossil fuels for electricity generation, using only 15% of the renewable sources in the archipelago. Therefore, in this scenario it is important to carry out studies aimed at the implementation of Hybrid Power Generation Systems (HPS) which increase the participation of such renewable resources in order to diversify islands' energy matrix and reduce the dependence on fossil fuels thus promoting sustainable development. The adequate sizing of the HPS brings technical, economic, and environmental benefits. In this context, this work presents the development of a tool for mathematical modeling, simulation, and sizing of the HPS. For this purpose, a multiobjective optimization algorithm was developed in MATLAB®. The continuous decision variables (number of components) and discrete decision variables (models/types of components) involved in the HPS project are handled independently by the Particle Swarm Optimizer (PSO) and the Binary Particle Swarm Optimizer (BPSO), respectively. The purpose of optimization is to minimize the net present value of costs, and to maximize the operational reliability of the system. The proposed mixed algorithm (PSO-BPSO) is used to design solarbattery-diesel and solar-battery-biogas systems for the Galapagos Islands. The results show that the proposed technique presented the same, and in some cases, better performance than the other compared methods. The results reveal that the HPS configuration which combines photovoltaic panels (PV), batteries (BT) and diesel generators (DG) is the optimal configuration with a cost of US $ 116,681.20 for Floreana Island and a cost of US $ 856,878.46 for San Cristóbal Island. On the other hand, PV-BT configurations incur higher costs due to the need OF larger battery banks. Solar-batteries-biogas systems turned out to be approximately 30% cheaper. Finally, the PSO-BPSO proposed in this work proved to be a simple and effective tool for the sizing of HPS for both mono-objective and multi-objective approachesCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)Capes - 001Universidade Estadual Paulista (Unesp)Silveira, José Luz [UNESP]Tuna., Celso Eduardo [UNESP]Universidade Estadual Paulista (Unesp)Llerena Pizarro, Omar Rosendo2021-04-26T14:34:11Z2021-04-26T14:34:11Z2021-02-22info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/11449/20449433004080027P6porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UNESPinstname:Universidade Estadual Paulista (UNESP)instacron:UNESP2023-10-01T06:05:26Zoai:repositorio.unesp.br:11449/204494Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.unesp.br/oai/requestopendoar:29462024-05-23T11:08:43.131295Repositório Institucional da UNESP - Universidade Estadual Paulista (UNESP)false
dc.title.none.fl_str_mv Modelagem e dimensionamento de sistemas híbridos de geração de energia: caso para as Ilhas Galápagos
Mathematical modeling and simulation-based sizing of hybrid power generation systems: Galapagos Islands case
title Modelagem e dimensionamento de sistemas híbridos de geração de energia: caso para as Ilhas Galápagos
spellingShingle Modelagem e dimensionamento de sistemas híbridos de geração de energia: caso para as Ilhas Galápagos
Llerena Pizarro, Omar Rosendo
SHGE
PSO-BPSO
otimização multi-objetivo
energia renovável
Galápagos
Energia - Fontes alternativas
Geração distribuída de energia elétrica
Otimização matemática
Modelos matemáticos
HPS sizing
Multi-objective optimization
Renewable energy
title_short Modelagem e dimensionamento de sistemas híbridos de geração de energia: caso para as Ilhas Galápagos
title_full Modelagem e dimensionamento de sistemas híbridos de geração de energia: caso para as Ilhas Galápagos
title_fullStr Modelagem e dimensionamento de sistemas híbridos de geração de energia: caso para as Ilhas Galápagos
title_full_unstemmed Modelagem e dimensionamento de sistemas híbridos de geração de energia: caso para as Ilhas Galápagos
title_sort Modelagem e dimensionamento de sistemas híbridos de geração de energia: caso para as Ilhas Galápagos
author Llerena Pizarro, Omar Rosendo
author_facet Llerena Pizarro, Omar Rosendo
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Silveira, José Luz [UNESP]
Tuna., Celso Eduardo [UNESP]
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
dc.contributor.author.fl_str_mv Llerena Pizarro, Omar Rosendo
dc.subject.por.fl_str_mv SHGE
PSO-BPSO
otimização multi-objetivo
energia renovável
Galápagos
Energia - Fontes alternativas
Geração distribuída de energia elétrica
Otimização matemática
Modelos matemáticos
HPS sizing
Multi-objective optimization
Renewable energy
topic SHGE
PSO-BPSO
otimização multi-objetivo
energia renovável
Galápagos
Energia - Fontes alternativas
Geração distribuída de energia elétrica
Otimização matemática
Modelos matemáticos
HPS sizing
Multi-objective optimization
Renewable energy
description O setor elétrico das Ilhas Galápagos é dependente dos combustíveis fósseis para a geração de eletricidade, utilizando apenas 15% das fontes renováveis existentes no arquipélago. Portanto, neste cenário, torna-se importante a realização de estudos que visem a implementação de Sistemas Híbridos de Geração de Energia (SHGE) que incrementem a participação de tais recursos renováveis, de modo a diversificar a sua matriz energética, diminuir a dependência dos combustíveis fósseis, e promover o desenvolvimento sustentável nas Ilhas. O dimensionamento adequado destes SHGE traz benefícios técnicos, econômicos e ambientais. Neste contexto, este trabalho apresenta o desenvolvimento de uma ferramenta para a modelagem matemática, simulação, e dimensionamento de SHGE. Para tal finalidade, desenvolveu-se um algoritmo de otimização multi-objetivo no MATLAB®. As variáveis de decisão contínuas (número de componentes) e as variáveis de decisão discretas (modelos/tipos dos componentes) envolvidas no projeto do SHGE são tratadas independentemente pelo Particle Swarm Optimizer (PSO) e pelo Binary Particle Swarm Optimizer (BPSO), respectivamente. O objetivo da otimização é minimizar o valor presente líquido dos custos, e maximizar a confiabilidade operacional do sistema. O algoritmo misto proposto (PSO-BPSO) é utilizado para dimensionar sistemas solar-bateria-diesel e solar-bateria-biogás para as Ilhas Galápagos. Os resultados mostram que a técnica proposta apresentou igual, e em alguns casos, melhor desempenho que os outros métodos comparados. Nos resultados, observa-se que os SHGE que combinam painéis fotovoltaicos (PV), baterias (BT) e geradores à diesel (DG) são as configurações ótimas com um custo de US$ 116.681,20 para a Ilha Floreana e um custo de US$ 856.878,46 para a Ilha San Cristóbal. Por outro lado, as configurações PV-BT implicam custos mais elevados devido à necessidade do uso de bancos de baterias maiores. No caso dos sistemas solar-baterias-biogás, estes resultaram ser aproximadamente 30% mais baratos. Finalmente, conclui-se que o PSO-BPSO proposto neste trabalho mostrou ser uma ferramenta simples e eficaz para o dimensionamento de SHGE tanto para abordagens mono-objetivo, quanto para abordagens multi-objetivo.
publishDate 2021
dc.date.none.fl_str_mv 2021-04-26T14:34:11Z
2021-04-26T14:34:11Z
2021-02-22
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 http://hdl.handle.net/11449/204494
33004080027P6
url http://hdl.handle.net/11449/204494
identifier_str_mv 33004080027P6
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Estadual Paulista (Unesp)
publisher.none.fl_str_mv Universidade Estadual Paulista (Unesp)
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UNESP
instname:Universidade Estadual Paulista (UNESP)
instacron:UNESP
instname_str Universidade Estadual Paulista (UNESP)
instacron_str UNESP
institution UNESP
reponame_str Repositório Institucional da UNESP
collection Repositório Institucional da UNESP
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UNESP - Universidade Estadual Paulista (UNESP)
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1803045779524288512