https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/12427
Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
---|---|---|---|---|
mariaelisafernandesoctaviano.pdf | 1.93 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
Tipo: | Dissertação |
Título: | Alocação ótima de baterias em sistemas de distribuição considerando a vida útil e redução de perdas |
Autor(es): | Octaviano, Maria Elisa Fernandes |
Primeiro Orientador: | Araujo, Leandro Ramos de |
Co-orientador: | Araujo, Débora Rosana Ribeiro Penido |
Membro da banca: | Silva, Maria da Guia da |
Membro da banca: | Melo, Igor Delgado de |
Resumo: | Com o objetivo de melhorar aspectos relacionados à eficiência dos sistemas de distribuição, o uso de dispositivos de armazenamento de energia tem se mostrado uma alternativa viável e com aplicação diversificada. Os sistemas de armazenamento de energia, formados por baterias, permitem que sua operação seja gerenciada, especificando assim momentos de carga e descarga de acordo com objetivos de interesse. Neste trabalho, desenvolve-se um método para operação e alocação otimizadas de baterias no sistema elétrico de potência com o objetivo de redução de perdas de energia elétrica também considerando o impacto que o gerenciamento da operação pode ter sobre a vida útil das baterias. São realizadas análises para mostrar até que ponto o uso de baterias compensa para reduzir perdas e em que ponto o dispositivo deixa de ser interessante para este objetivo, observando-se o comportamento de variáveis presentes no problema. Para a modelagem dos sistemas de armazenamento com baterias considera-se o acoplamento temporal característico do comportamento destes dispositivos. Suas possibilidades de atuação dependem de operações anteriores. Para modelar estas questões, foi utilizada a técnica das Séries Temporais Quase Estáticas associadas à solução do fluxo de potência. Sendo que o problema de fluxo de potência foi solucionado através do software OpenDSS. A alocação bem como a operação otimizada dos sistemas de armazenamento foi realizada através de Algoritmos Genéticos. O método foi testado para diferentes sistemas de distribuição com o intuito de demonstrar sua aplicabilidade. |
Abstract: | In order to improve aspects related to the efficiency of distribution systems, the use of energy storage devices has proven to be a viable alternative and with a diversified application. The energy storage systems, formed by batteries, allow their operation to be managed, thus specifying loading and unloading moments according to objectives of interest. In this work, a method for optimized operation and allocation of batteries in the electrical power system is developed with the objective of reducing electrical energy losses also considering the impact that the operation management can have on the battery life. Analyzes are carried out to show the extent to which the use of batteries pays to reduce losses and at what point the device is no longer interesting for this purpose, observing the behavior of variables present in the problem. For modeling battery storage systems, the temporal coupling characteristic of the behavior of these devices is considered. Its performance possibilities depend on previous operations. To model these questions, the Quasi-Static Time Series technique associated with the power flow solution was used. The power flow problem was solved using OpenDSS software. The allocation as well as the optimized operation of the storage systems was carried out through Genetic Algorithms. The method was tested for different distribution systems in order to demonstrate its applicability. |
Palavras-chave: | Baterias Sistemas de distribuição Algoritmo genético Alocação otimizada Batteries Distribution systems Genetic algorithm Optimum allocation |
CNPq: | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA |
Idioma: | por |
País: | Brasil |
Editor: | Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF) |
Sigla da Instituição: | UFJF |
Departamento: | Faculdade de Engenharia |
Programa: | Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica |
Tipo de Acesso: | Acesso Aberto Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil |
Licenças Creative Commons: | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ |
DOI: | https://doi.org/10.34019/ufjf/di/2021/00009 |
URI: | https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/12427 |
Data do documento: | 23-Fev-2021 |
Aparece nas coleções: | Mestrado em Engenharia Elétrica (Dissertações) |
Este item está licenciado sob uma Licença Creative Commons