Aplicação de método de deslocamento de carga para sistemas de gerenciamento de energia
Fecha
2019-12-20Primeiro membro da banca
Miranda, Vladimiro Henrique Barrosa Pinto de
Segundo membro da banca
Rangel, Camilo Alberto Sepúlveda
Metadatos
Mostrar el registro completo del ítemResumen
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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