Planejamento de alocação e atuação de sistemas de armazenamento de energia a baterias para a melhoria do perfil de tensão em sistemas de distribuição de energia elétrica
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2019 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
Texto Completo: | http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18154/tde-06052019-142158/ |
Resumo: | Os Sistemas de Armazenamento a Baterias (SAEB) têm demonstrado uma grande flexibilidade de aplicações em melhorias e resoluções de problemas em Sistemas de Distribuição de Energia Elétrica (SDEEs). Grandes variações no valor de tensão dentro de um período, seja diário ou semanal, são observados devido à predominante topologia radial dos SDEEs e o constante aumento da utilização de Geradores Distribuídos (GDs). Pelas características de operar como carga ou geração, os SAEBs podem ser utilizados para melhorar o perfil de tensão. No entanto, as restrições de operação desses dispositivos tornam dificultoso identificar bons momentos de atuação e barramentos de alocação para este propósito. Geralmente, essa atuação é tratada de uma forma dependente dos GDs, porém essa abordagem não permite que os SAEBs possam operar em momentos independentes a fim de melhorar o perfil de tensão do SDEE. Desta forma, neste trabalho é desenvolvida uma abordagem para o planejamento da alocação e atuação do SAEB, utilizando uma modificação no algoritmo Particle Swarm Optimization (PSO) de forma que o SAEB possa atuar independente dos GDs e ser alocado em outras barras, com o objetivo de melhorar o perfil de tensão. As soluções são analisadas através de simulações de Monte Carlo para investigar o comportamento em diversas situações de curva de carga. Os resultados demonstram que a abordagem proposta busca encontrar boas alocações e atuações e que os parâmetros técnicos dos SAEBs, como capacidade de energia armazenada e potência nominal do inversor, influenciam diretamente nos resultados. |
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Planejamento de alocação e atuação de sistemas de armazenamento de energia a baterias para a melhoria do perfil de tensão em sistemas de distribuição de energia elétricaPlanning of allocation and operation of battery energy storage systems for the improvement of the voltage profile in electric power distribution systemsBateriasBatteryElectric power distribution systemsElectric power qualityEnergy Storage SystemsOptimizationOtimizaçãoParticle Swarm OptimizationPSOQualidade da EnergiaSistemas de Armazenamento de EnergiaSistemas de Distribuição de Energia ElétricaOs Sistemas de Armazenamento a Baterias (SAEB) têm demonstrado uma grande flexibilidade de aplicações em melhorias e resoluções de problemas em Sistemas de Distribuição de Energia Elétrica (SDEEs). Grandes variações no valor de tensão dentro de um período, seja diário ou semanal, são observados devido à predominante topologia radial dos SDEEs e o constante aumento da utilização de Geradores Distribuídos (GDs). Pelas características de operar como carga ou geração, os SAEBs podem ser utilizados para melhorar o perfil de tensão. No entanto, as restrições de operação desses dispositivos tornam dificultoso identificar bons momentos de atuação e barramentos de alocação para este propósito. Geralmente, essa atuação é tratada de uma forma dependente dos GDs, porém essa abordagem não permite que os SAEBs possam operar em momentos independentes a fim de melhorar o perfil de tensão do SDEE. Desta forma, neste trabalho é desenvolvida uma abordagem para o planejamento da alocação e atuação do SAEB, utilizando uma modificação no algoritmo Particle Swarm Optimization (PSO) de forma que o SAEB possa atuar independente dos GDs e ser alocado em outras barras, com o objetivo de melhorar o perfil de tensão. As soluções são analisadas através de simulações de Monte Carlo para investigar o comportamento em diversas situações de curva de carga. Os resultados demonstram que a abordagem proposta busca encontrar boas alocações e atuações e que os parâmetros técnicos dos SAEBs, como capacidade de energia armazenada e potência nominal do inversor, influenciam diretamente nos resultados.Battery Energy Storage Systems (BESS) have demonstrated great flexibility of applications in improvements and problem-solving in Electrical Distribution Systems (DSs). Significant variations in the nominal voltage value within a period, either daily or weekly, are observed due to the predominant radial topology of the DSs and the constant increase of the use of Distributed Generators (DGs). By the characteristics of operating as load or generation, SAEBs can be used to improve the voltage profile. However, the restrictions of these devices make it difficult to identify good operating moments and allocation buses for this purpose. Generally, this operation is treated in a way dependent on the DGs, but this strategy does not allow the BESS to operate at independent moments to improve the voltage profile of the SDEE. Thus, in this work an approach is developed for SAEBs allocation and operation planning, using a modification in the Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm so that the SAEB can operate independently of the GDs and be allocated in other bars, with the objective to improve the voltage profile. The solutions are analyzed through Monte Carlo simulations to investigate the behavior in various load curve situations. The results demonstrate that the proposed approach seeks to find proper allocations and actions and that the technical parameters of SAEBs directly influence the results.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPAsada, Eduardo NobuhiroMonteiro, Felipe Markson dos Santos2019-03-01info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18154/tde-06052019-142158/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2019-06-07T17:43:11Zoai:teses.usp.br:tde-06052019-142158Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212019-06-07T17:43:11Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false |
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