Aplicação de método de deslocamento de carga para sistemas de gerenciamento de energia
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Data
2019-12-20Primeiro membro da banca
Miranda, Vladimiro Henrique Barrosa Pinto de
Segundo membro da banca
Rangel, Camilo Alberto Sepúlveda
Metadata
Mostrar registro completoResumo
No contexto dos avanços esperados com a implantação das redes elétricas inteligentes
e considerando a modernização das formas de sistema de tarifação de energia elétrica a
relação entre usuário e o gerenciador do sistema elétrico passa a ter um relação diferenciada.
O usuário passa a ser um agente ativo e seu comportamento passa a ter grande
importância no comportamento da rede elétrica. Os fatores de custo para o lado do usuário
e a sobrecarga sobre a rede de distribuição são fatores de suma importância para estes
entes envolvidos e a utilização da técnica de deslocamento de carga (Loading shifting) é
uma alternativa para que ocorra o equilíbrio entre estes fatores. Diante deste desafio, nesta
dissertação é apresentada metodologia para realizar o agendamento de carga através de
uma função objetivo que considera as métricas de custo e relação da potência de pico para
potência média (PAPR), o modelo considera uma combinação linear convexa entre as duas
métricas. A modelagem considera períodos de restrições para o agendamento de equipamentos
que venham atender os interesses do usuário e todas as cargas são agendadas.
Como forma de solução para o agendamento e com objetivo de obter-se uma resposta rápida
para o agendamento foram implementados 3 métodos: método de solução única com
busca local no estilo Greedy Search, o método de enxame de partículas (Particle Swarm
Otimization - PSO) e o método de enxame de partículas evolutivas (Evolutionary Particle
Swarm Otimization - EPSO). Para validar a implementação dos métodos na modelagem
proposta são realizadas simulações considerando cenários com diversas cargas, com dois
modelos tarifários diferentes e para diferentes coeficientes da combinação linear convexa.
Neste trabalho apresenta-se uma comparação entre os resultados nos 3 métodos implementados
e conclui-se que o EPSO mostrou se mais eficiente para esta modelagem no
cenário com maior número de cargas.
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