https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/19559
File | Description | Size | Format | |
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mariaelisafernandesoctaviano.pdf | PDF/A | 2.45 MB | Adobe PDF | View/Open |
Type: | Tese |
Title: | Formulação ótima multiperíodo para alocação de BESS em sistemas de distribuição considerando aspectos operacionais |
Author: | Octaviano, Maria Elisa Fernandes |
First Advisor: | Araujo, Leandro Ramos de |
Co-Advisor: | Araujo, Débora Rosana Ribeiro Penido |
Referee Member: | Oliveira, Bráulio César de |
Referee Member: | Peres, Wesley |
Referee Member: | Melo, Igor Delgado de |
Referee Member: | Dias, Bruno Henriques |
Resumo: | O presente trabalho trata dos sistemas de armazenamento de energia por baterias (BESS) aplicados em sistemas de distribuição. Devido as contribuições que os BESS podem promover no suprimento energético dos sistemas, eles podem ser utilizados com aplicação diversificada melhorando índices de qualidade de energia elétrica e custos associados. Neste trabalho é apresentada uma formulação ótima para alocação e gerenciamento de baterias, na qual serão considerados vários parâmetros relativos a aspectos operacionais como, por exemplo, a vida útil dos BESS, restrições de tensão, profundidade de descargas, SOH, dentre outros. O método de otimização utilizado para solucionar o problema de alocação e gerenciamento das baterias é o Algoritmo Genético (AG), uma vez que o problema possui natureza não linear, variáveis discretas e contínuas e acoplamento temporal. Buscando a melhoria da convergência do AG, foi implementado um método de redução da área de procura de soluções candidatas através de melhorias nas populações iniciais do algoritmo. A proposta é que seja feita uma alocação ótima considerando vários períodos de operação, ou seja, é necessária uma formulação multiperíodo. Para as questões temporais existentes na operação da bateria, utiliza-se o QSTS (do inglês: Quasi-Static Time-Series) que soluciona fluxos de potência sequenciais. O método desenvolvido foi testado em diversos sistemas elétricos, com baterias de diferentes características, para análise do comportamento dos BESS e demonstração de sua eficácia. |
Abstract: | This work addresses battery energy storage systems (BESS) applied to distribution systems. Due to the contributions that BESS can provide to the energy supply of these systems, they can be used for diverse applications, improving electrical power quality indices and associated costs. In this work, an optimal formulation for the allocation and management of batteries is presented, considering various parameters related to operational aspects such as, for example, the BESS lifespan, voltage constraints, depth of discharge, SOH, among others. The optimization method used to solve the battery allocation and management problem is the Genetic Algorithm (GA), since the problem has a nonlinear nature, with discrete and continuous variables, as well as temporal coupling. To improve the convergence of GA, a method for reducing the search space of candidate solutions was implemented through enhancements in the algorithm’s initial populations. The proposal is to perform an optimal allocation considering multiple operating periods, that is, a multiperiod formulation is necessary. For the temporal aspects inherent to battery operation, Quasi-Static Time-Series (QSTS) is used, which solves sequential power flows. The developed method was tested on several electrical systems, with batteries of different characteristics, to analyze the behavior of BESS and demonstrate its effectiveness. |
Keywords: | BESS Sistemas de distribuição Algoritmo genético Gerenciamento de baterias Distribution systems Genetic algorithm Battery management |
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/19559 |
Issue Date: | 22-Sep-2025 |
Appears in Collections: | Doutorado em Engenharia Elétrica (Teses) |
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