Metodologias para modelagem de cargas de consumidores de baixa tensão considerando a integração de resposta da demanda, geração distribuída e veículos elétricos
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2017-03-03Metadatos
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Modelar a carga de forma acurada é uma tarefa crucial para os estudos de Planejamento da Expansão de Sistemas de Distribuição (PESD). Tradicionalmente, o pico de demanda, visto na pior condição de carregamento, tem sido utilizado para quantificar os investimentos necessários para as redes de distribuição. Entretanto, sob a influência da Geração Distribuída (GD), Resposta da Demanda (RD) e Veículos Elétricos (VE), a carga está se tornando uma Demanda Ativa (DA). Nessas condições, as características de pior condição de carregamento podem mudar como consequência do comportamento intermitente da GD, da incerteza da resposta a sinais tarifários e também das incertezas relacionadas ao carregamento de VEs. Logo, essa tese propõe novos modelos de carga para consumidores de Baixa Tensão (BT) ativos e VEs para serem aplicados a estudos de PESD. A incerteza é considerada através do estabelecimento de diferentes padrões de comportamento de consumidores de BT na presença de programas de RD, GD e VEs. Consumidores são segmentados de acordo com níveis de consumo, possibilitando determinar ajustes ao modelo de carga conforme suas preferências. O carregamento de VEs é modelado através de diferentes estratégias de carregamento. Estudos de caso são realizados, baseados em um sistema IEEE 33 barras e em dados reais de uma distribuidora de energia. Planos ótimos de expansão num horizonte de 5 anos são obtidos através da meta-heurística EPSO (Otimização por Enxame de Partículas Evolutivo) combinada com programação não linear. Diferentes cenários de incentivos para integração de DA são analisados visando avaliar seus respectivos impactos no sistema de distribuição. Os estudos demonstram a possibilidade de reduzir e postergar gastos com expansão (até 37%) com a integração de DA caso a flexibilidade dos consumidores e de VEs sejam exploradas de forma a reduzir os impactos da demanda e da GD ao sistema. Além disso, resultados demonstraram que cenários de integração extrema, especial de GD, podem resultar em maiores investimentos. Assim, os modelos propostos permitem identificar as melhores políticas para integração de GD, RD e VEs.
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