dc.creator | Paixão, Joelson Lopes da | |
dc.date.accessioned | 2019-11-05T14:47:17Z | |
dc.date.available | 2019-11-05T14:47:17Z | |
dc.date.issued | 2019-02-22 | |
dc.identifier.uri | http://repositorio.ufsm.br/handle/1/18803 | |
dc.description.abstract | The sources that make up the global energy matrix have been diversifying due to the emergence of
efforts to replace polluting sources with alternative sources such as wind, photovoltaic and biomass. In
Brazil, Normative Resolution No. 482 of 2012, of the National Electric Energy Agency (ANEEL),
established the general conditions of access to microgeneration and mining distributed to the
electricity distribution system (EDS) and to the energy compensation system power. Following this
resolution and some government policies, the integration of the Dispersed Photovoltaic Generation
(DPG) in the electric system began to be viable and its participation tends to increase in the next years.
In 2015, Normative Resolution No. 482 was modified by No. 687. In this scenario of expansion of the
DPG installation, it is necessary to estimate its potential for entry, as well as to assess the impact it
will have on the EDS, to adapt it if necessary, and make planning more reliable, reflecting the reality
of the system. Thus, the objective of this dissertation is to perform the analysis of the behavior of the
network of a distributor, in the south of Brazil, considering the integration of the DPG in the
distribution network. The modeling of the elements that compose the network, the loads, the DPG
units and the simulations are performed in the OpenDSS software. The evaluation of the probability
and percentage of insertion of the DPG units is done through a Fuzzy Inference System (FIS). This
FIS allows the elaboration of integration scenarios based on the combination of factors that favor or
not the implantation of photovoltaic generation (PG), such as trends in the electric sector (energy
price), cost of PVS, attractiveness of the DPG and the time of return on investment. To define daily
PG profiles, typical annual stratified generation curves obtained from the Monte Carlo Method
(MCM) are used for a set of measurements performed on a 1 kWp test system installed in the study
region. As the PG is variable and difficult to predict, the generation curves adopted in the simulations
contemplate the scenarios with the highest probability of occurrence. In the case study, the simulations
are performed considering the annual seasonality of the PG, with typical load curves for residential
consumers on weekdays and weekends. From the simulations, feeder load curves, grid voltage
profiles, power consumed, feeder losses and metrics are applied to the load curves. The study showed
that the greatest variations in voltage and energy consumption levels occur in the spring and summer
because the average solar radiation is more intense. With high percentages of DPG penetration (18%
and/or 25%), there are periods in which reverse power flow occurs in the feeder and the network
voltage drop profile is reduced. The DPG was also able to reduce peak loads during the day, as well as
reduce the total energy consumed and the losses in the network. No overload, undervoltage or
overvoltage were observed. | eng |
dc.language | por | por |
dc.publisher | Universidade Federal de Santa Maria | por |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject | Geração distribuída | por |
dc.subject | Geração fotovoltaica | por |
dc.subject | Rede de distribuição | por |
dc.subject | Lógica fuzzy | por |
dc.subject | Método de Monte Carlo | por |
dc.subject | Dispersed generation | eng |
dc.subject | Photovoltaic generation | eng |
dc.subject | Distribution’s grid | eng |
dc.subject | Fuzzy logic | eng |
dc.subject | Monte Carlo method | eng |
dc.title | Avaliação do impacto da microgeração fotovoltaica na rede de distribuição de energia elétrica | por |
dc.title.alternative | Evaluation of the impact of photovoltaic microgenation in the electricity distribution network | eng |
dc.type | Dissertação | por |
dc.description.resumo | As fontes que compõem a matriz energética global vêm se diversificando, devido ao surgimento de
esforços para a substituição de fontes geradoras poluentes por fontes alternativas, tais como: a eólica, a
fotovoltaica e a biomassa. No Brasil, a Resolução Normativa Nº 482 de 2012, da Agência Nacional de
Energia Elétrica (ANEEL), estabeleceu as condições gerais para o acesso da microgeração e
minigeração distribuídas ao sistema elétrico de distribuição (SED) e o sistema de compensação de
energia elétrica. A partir dessa resolução e de algumas políticas governamentais, a integração da
Geração Distribuída Fotovoltaica (GDFV) no sistema elétrico começou a ser viabilizada e sua
participação tende a aumentar nos próximos anos. Em 2015, a Resolução Normativa Nº 482 foi
alterada pela Nº 687. Nesse cenário de expansão na instalação da GDFVs, é necessário estimar o seu
potencial de entrada, bem como avaliar o impacto que causará no SED, para adequá-los e necessário e
tornar os planejamentos mais confiáveis, refletindo na realidade do sistema. Desse modo, o objetivo
desta dissertação é realizar a análise do comportamento da rede de uma distribuidora, no sul do Brasil,
considerando a integração da GDFV na rede de distribuição. A modelagem dos elementos que
compõem a rede, das cargas, das unidades de GDFV e as simulações, são realizadas no software
OpenDSS. A avaliação da probabilidade e percentual de inserção de unidades de GDFV é feita através
de um Sistema de Inferência Fuzzy (SIF). Esse SIF permite elaborar cenários de integração baseados
na combinação de fatores que favorecem ou não a implantação da geração fotovoltaica (GFV), como:
as tendências no setor elétrico (preço da energia), o custo dos Sistemas Fotovoltaicos (SFVs),
quantidade de incentivos dados à GDFV, a atratividade da GDFV e o tempo de retorno do
investimento. Para definir perfis diários de GFV, são utilizadas curvas típicas de geração,
estratificadas por estação anual, obtidas a partir da aplicação do Método de Monte Carlo (MMC) a um
conjunto de medições realizadas em um sistema de testes, de 1 kWp, instalado na região de estudo.
Como a GFV é variável e de difícil previsão, as curvas de geração adotadas nas simulações
contemplam os cenários com maior probabilidade de ocorrência. No estudo de caso, são realizadas
simulações considerando a sazonalidade anual da GFV, com curvas de cargas típicas para
consumidores residenciais, para os dias úteis e finais de semana. A partir das simulações são
analisadas as curvas de cargas dos alimentadores, os perfis de tensão da rede, a energia consumida, as
perdas no alimentador e aplicam-se métricas às curvas de carga. O estudo mostrou que as maiores
variações nos níveis de tensão e no fluxo de potência ocorrem na primavera e no verão, pois a radiação
solar média é mais intensa. Com elevados percentuais de penetração da GDFV (18% e/ou 25%), há
períodos em que surge fluxo de potência reverso no alimentador e reduz-se o perfil de queda de tensão
ao longo da rede. A GDFV também conseguiu atenuar os picos de cargas durante o dia, além de
reduzir a energia total consumida e as perdas na rede. Não foram observados períodos de sobrecarga,
subtensão ou sobretensão. | por |
dc.contributor.advisor1 | Abaide, Alzenira da Rosa | |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/2427825596072142 | por |
dc.contributor.referee1 | Santos, Laura Lisiane Callai dos | |
dc.contributor.referee1Lattes | http://lattes.cnpq.br/6337407524074990 | por |
dc.contributor.referee2 | Neto, Nelson Knak | |
dc.contributor.referee2Lattes | http://lattes.cnpq.br/8117456718259417 | por |
dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/6907289379766915 | por |
dc.publisher.country | Brasil | por |
dc.publisher.department | Engenharia Elétrica | por |
dc.publisher.initials | UFSM | por |
dc.publisher.program | Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica | por |
dc.subject.cnpq | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA | por |
dc.publisher.unidade | Centro de Tecnologia | por |