https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/16794
File | Description | Size | Format | |
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caiofabiobernardomachado.pdf | 1.63 MB | Adobe PDF | View/Open |
Type: | Dissertação |
Title: | Metodologia para determinação de valor locacional de sistemas de armazenamento em redes de distribuição |
Author: | Machado, Caio Fábio Bernardo |
First Advisor: | Silva Junior, Ivo Chaves da |
Co-Advisor: | Oliveira, Leonardo Willer de |
Referee Member: | Mendonça, Isabela Miranda de |
Referee Member: | Marcato, André Luis Marques |
Resumo: | Uma nova transição energética vem acontecendo no mundo com foco na descarbonização, descentralização e digitalização; e as fontes de energia renováveis são protagonistas nesse cenário de mudança. Porém, apesar de suas muitas vantagens, estas fontes de energia também têm suas fraquezas, as quais têm sido objeto de pesquisa na atualidade, para que sejam mitigadas. Por isso, este estudo também se debruça nessa pesquisa para dar sua contribuição para resolução dos desafios enfrentados nesta transição. Segundo a revisão bibliográfica elaborada, em boa parte das pesquisas realizadas com a finalidade de superar esse desafio, os sistemas de armazenamento de energia são a solução com maior potencial de redução das desvantagens que acompanham a geração renovável. Portanto, a presente dissertação propõe uma metodologia de otimização para a determinação de valor locacional de sistemas de armazenamento de energia, do inglês Energy Storage Systems (ESS), em redes elétricas de distribuição, considerando índice de perdas e de redução de violação de tensão. A metodologia foi aplicada alocando-se sistemas de armazenamento de energia a bateria, do inglês Battery Energy Storage Systems (BESS), em dois circuitos de distribuição, IEEE 13 Barras e CKT5 da EPRI, em cinco cenários de capacidade do BESS distintos. Em seguida, é apresentada a validação desta metodologia comparando os seus resultados com uma otimização meta-heurística já consolidada, o Algoritmo Genético (AG), contando ainda com uma comparação de esforço computacional. |
Abstract: | A new energy transition has been taking place in the world with a focus on decarbonization, decentralization and digitalization; and renewable energy sources are protagonists in this changing scenario. However, despite their many advantages, these energy sources also have their weaknesses, which have been the subject of current research, so that they can be mitigated. Therefore, this study also focuses on this research to make its contribution to resolving the challenges faced in this transition. According to the literature review prepared, in much of the research carried out with the aim of overcoming this challenge, energy storage systems are the solution with the greatest potential for reducing the disadvantages that accompany renewable generation. Therefore, this dissertation proposes an optimization methodology for determining the locational value of energy storage systems (ESS), in electrical distribution networks, considering loss rates and voltage violation reduction. The methodology was applied by allocating battery energy storage systems (BESS), in two distribution circuits, IEEE 13 Bars and EPRI's CKT5, in five different BESS capacity scenarios. Next, the validation of this methodology is presented by comparing its results with an already consolidated meta-heuristic optimization, the Genetic Algorithm (GA), also counting on a comparison of computational effort. |
Keywords: | Sistema de armazenamento de energia BESS Bateria IEEE 13 barras CKT5 Metodologia de valor locacional Algoritmo genético Energy storage system Battery IEEE 13 bus Locational value methodology Genetic algorithm |
CNPq: | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA |
Language: | por |
Country: | Brasil |
Publisher: | Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF) |
Institution Initials: | UFJF |
Department: | Faculdade de Engenharia |
Program: | Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica |
Access Type: | Acesso Aberto Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil |
Creative Commons License: | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ |
URI: | https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/16794 |
Issue Date: | 1-Apr-2024 |
Appears in Collections: | Mestrado em Engenharia Elétrica (Dissertações) |
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